Dersin Adı: Olasılık&İstatistik

Derece: Lisansüstü (DR)

Kodu

Yıl/Yarıyılı

Kredisi

AKTS Kredisi

Ders Uygulaması,  Saat/Hafta

Ders

Uygulama

Laboratuvar

MATH 624

1/1 (Bahar)

3

7.5

3

0

0

Bölüm

Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik

Dersin veren Öğretim Üyesi

Dr. Öğr. Üyesi Duygu NİZAMOĞULLARI

İletişim Bilgileri

E-mail: dnizamogullari@pirireis.edu.tr

Görüşme Saatleri

Ders Notları için web adresi

http://www.pirireis.edu.tr

Dersin Türü

 Zorunlu

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Önkoşulları

  Temel Calculus ve Matris bilgisi

Dersin mesleki bileşene katkısı, %

Temel Bilim

Temel Mühendislik

Mühendislik Tasarım

İnsan ve Toplum Bilim

60

20

20

-

Dersin İçeriği

Kesikli ve sürekli rassal değişkenler, olasılık dağılımları, rassal değişkenlerin toplamı ve fonksiyonları olasılıkla ilgili konuları kapsamakatadır. Örnek ortalaması ve varyansı, dağılımları, regresyon ve hipotez testleri istatistik ile ilgili konuları içerir.

Dersin Amacı

Bu ders mühendislik öğrencilerini olasılık teorisinde geliştirmek ve mühendislik problemlerinde istatistiksel çıkarsama yapabilmek için olasılık araçlarını kullanabilme becerisi kazandırmak amaçlı tasarlanmıştır.

Dersin Öğrenme

Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler

1. Veriler için tanımlayıcı istatistikleri bilgisayar ortamında hesaplayabilmeli ve yorumlayabilmeli
2. Ayrık ve sürekli rassal değişkenler için olasılık teorisi bilmeli
3. Olasılık teorisinin birçok uygulamasını öğrenmeli
4. Birçok mühendislik probleminde olasılık teorisinin nasıl kullanılacağını bilmeli
5. Birçok mühendislik problemi için olasılık teorisi kullanarak istatistiksel çıkarsama yapmak onlar için mümkün olmalı
6. Istatistiksel kavramları özümsemiş olmalı
7. Veri türüne göre uygulanacak istatistiksel yöntemi seçebilmeli

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Kitap, ders notları ve problem çözme

Varsa, Uygulamanın (staj) yapıldığı yer

Eş dönemli koşul

Ders Kitabı

Probability and Statistics for Engineers and scientists, R.E. Walpole, R.H. Myers, S. L. Myers, K. Ye, 7. Basım; Prentice Hall

Diğer Kaynaklar

Mathematical Statistics, I. Miller, M. Miller, 6. Basım; Prentice Hall

A First Course in Probability, S. Ross, 5. Basım; Prentice Hall

Ödevler ve Projeler

Derslerde yapılan konulara ait ödevler düzenli olarak verilecektir

Laboratuvar Uygulamaları

Bilgisayar Kullanımı

Diğer Aktiviteler

Haftalık içerik sınıfın gelişimine göre değişiklik gösterebilir

Başarı Değerlendirme

Sistemi

Yarıyıl içi Çalışmaları

Adedi

Değerlendirmedeki Katkısı, %

Devam

Yıl İçi Sınavları

1

30

Kısa Sınavlar

3

10

Ödevler

Dönem Ödevi/Projesi

Laboratuvar Uygulaması

Uygulama

Derse Özgü Staj(Varsa)

Seminer

Sunum

1

10

Alan Çalışması

Final Sınavı

1

50

TOPLAM

100

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı

50

Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı

50

TOPLAM

100

AKTS/ İŞ YÜKÜ TABLOSU

Faaliyetler

Sayı

Saat

Toplam İş Yükü

Ders

14

3

42

Ara Sınav

1

50

50

Quiz

3

5

15

Ev Ödevi

Dnem ödevi/Proje

Laboratuar

Uygulama

Denetimli çalışma (Tutorial)

Seminer

Sunum

1

30

30

Saha Çalışması

Finak Sıbavı

1

50

50

Toplam İş Yükü

187

Toplam İş Yükü/25

Dersin AKTS Kredisi

7,5

Hafta

Konular

Dersin Çıktıları

1

Kombinatorik tekrarı: Saymanın temel prensibi, Permütasyon, Kombinasyon, Binom Katsayıları.

İstatistiksel çıkarım, Olasılığın rolü, Ortalama, Değişkenlik ölçüleri, Kesikli ve Sürekli Veri, Grafiksel Yöntem ve Veri Açıklama.

I

2

Örnek uzay, Olaylar, Bir Olayın Olasılığı,Olasılığın bazı kuralları

I-II

3

Koşullu Olasılık, Bağımsız Olaylar, Baye’s Kuralı

II-III

4

Rastgele Değişken Kavramı, Kesikli Olasılık Dağılımları, Sürekli Olasılık Dağılımları.

II-III

5

Ortak Olasılık Dağılımları, Koşullu Olasılık Dağılımları, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonları

II-III

6

Rastgele Değişkenin Beklenen Değeri, Varyans ve Kovaryans.

II-III-IV

7

Rastgele Değişkenlerin Lineer kombinasyonlarının ve Fonksiyonlarının Beklenen Değerleri ve Varyansları, Chebyhev Teoremi, Koşullu Beklenti.

II-III-IV

8

Ara Sınav

9

Kesikli Düzgün Dağılım, Binom ve Çoklu Dağılım, Negatif Binom ve Geometrik Dağılım, Poisson Dağılımı

II-III-IV

10

Sürekli Düzgün Dağılım, Normal Dağılım, Gamma ve Üstel dağılımları, Ki-kare Dağılımı

II-III-IV

11

Rastgele Örnekleme, Bazı Önemli İstatistikler, Örnekleme Dağılımları, t-dağılımı, F-dağılımı

III-IV-V

12

Örneklem İstatistiklerinin dağılımı, Parametre tahmini.

V-VI

13

İstatistiksel Hipotez: Genel Kavramlar,İstatistiksel Hipotez Testi

VI-VII

14

Regresyon Analizi

VI-VII

Programın mezuna kazandıracağı bilgi ve beceriler programa ait çıktılar

Katkı Seviyesi

1

2

3

a

Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular.

X

b

Alanında en son gelişmeler dâhil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.

X

c

Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir

X

d

Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.

X

e

Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygulama ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.

X

f

Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.

X

g

Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.

X

h

İleri seviye hesaplamalı bilim problemlerini saptayıp, formüle edip kademeli olarak çözmek için bilgisayar biliminin teorik temellerini anlamak

X

i

Endüstriyel işlerdeki kriterleri karşılamak için bilgisayar tabanlı bir sistemi tasarlayıp uygulamak ve program geliştirmek

X

Düzenleyen

Dr. Duygu NİZAMOĞULLARI

Tarih

26/04/2018

İmza