|
MAT2001 | Olasılık ve İstatistik - I | 4+0+0 | AKTS:6 | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | Ders Duzeyi | Lisans | Yazılım Şekli | Zorunlu | Bölümü | MATEMATİK BÖLÜMÜ | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Elif BAŞKAYA | Diğer Öğretim Üyesi | PROF. DR. Tülay KESEMEN, | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Ölçü teorisini kullanarak olasılık teorisini öğrencilere vermek ve stokastik proses, diğer çalışmalar ve stokastık hesaplamalar için gerekli bilgileri vermektir. |
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | problemleri çözmek için olasılık kavramalarını uygulayabilecek
| 4,5,6,7 | 1, | ÖK - 2 : | problemleri çözmek için bağımsız olaylar kavramını uygulayabilecek
| 4,5,6,7 | 1, | ÖK - 3 : | kompleks problemleri çözmek için olasılık kavramlarını uygulayabilecek
| 4,5,6,7 | 1, | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | |
Rasgele değişken kavramı, olasılık uzayı, bir değişkenli olasılık dağılımları, çok değişkenli olasılık dağılımları, matematiksel beklenen değer, karakteristik fonksiyonlar, üretici fonksiyonlar, koşullu beklenen değer, bazı eşitsizlikler, bazı kesikli ve mutlak sürekli olasılık dağılımlar
|
|
Haftalık Detaylı Ders Planı | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Olasılık teorisinin temel kavramları ve olasılık uzayı
| | Hafta 2 | Koşullu olasılık, bağımsız olaylar ve Bayes teoremi
| | Hafta 3 | Problem çözümleri, rastgele değişkenler
| | Hafta 4 | Rastgele değişkenlerin dağılım fonksiyonları, olasılık fonksiyonu, olasılık yoğunluk fonksiyonu
| | Hafta 5 | Rastgele değişkenlein beklenen değeri ve varyansları
| | Hafta 6 | Moment çıkaran fonksiyonlar, karakteristik fonksiyonlar ve özellikleri
| | Hafta 7 | Çok boyutlu rastgele değişkenler ve ortak dağılımları, ortak olasılık fonksiyonu, ortak olasılık yoğunluk fonksiyonu
| | Hafta 8 | Problem çözümleri, kovaryans ve korelasyon katsayısı
| | Hafta 9 | Arasınav
| | Hafta 10 | Bazı kesikli dağılımlar (Bernoulli, Binom, Geometrik, Hipergeometrik, Poission v.s.)
| | Hafta 11 | Kesikli dağılımların özellikleri ve problem çözümleri
| | Hafta 12 | Bazı sürekli dağılımlar (Gamma, Beta v.s.)
| | Hafta 13 | Normal dağılım, Standart Normal dağılım ve özellikleri
| | Hafta 14 | Problem çözümleri
| | Hafta 15 | Ki-Kare dağılımı, Student-t dağılımı, F-dağılımı ve özellikleri
| | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı
| | |
1 | [1] AKDENİZ, F. Olasılık ve İstatistik(2007) Nobel Kitabevi, ADANA. | | |
1 | W.Micheal. Probability with Applications(1975) McGraw-Hill, Kagakusha | | 2 | R.Sheldom A first course in probability(2006) Pearson Prentice Hall | | 3 | Chandara,T.K. and Chattrjee,D. A first course in probability(2001) Alpha Science International | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 9 | 23/11/2021 | 2 | 50 | Dönem sonu sınavı | 16 | 12/01/2021 | 2 | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 4 | 14 | 56 | Sınıf dışı çalışma | 6 | 14 | 84 | Arasınav için hazırlık | 7 | 1 | 7 | Arasınav | 5 | 1 | 5 | Kısa sınav | 1.3 | 1 | 1.3 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 10 | 1 | 10 | Dönem sonu sınavı | 5 | 1 | 5 | Toplam Çalışma Yükü | | | 168.3 |
|