|
|
| YZM2000 | Olasılık ve İstatistik | 3+1+0 | AKTS:5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik ve 1 saat uygulama | | Öğretim Üyesi | Öğr. Gör. Dr Zeynep ŞAHİN TİMAR | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Yazılım mühendisliği öğrencilerine olasılık kavramı ve teorisi hakkında temel bilgileri vermek. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | temel olasılık kavramlarını bilir | 1,8 | 1, | | ÖK - 2 : | olasılık dağılımlarını ve modellerini bilir | 1,8 | 1,3, | | ÖK - 3 : | yazılım mühendisliğinde bazı problemlerin olasılığa dayalı analizi ve çözümlemesini yapabilir | 1,8 | 1,3, | | ÖK - 4 : | olasılığın yazılım mühendisliğindeki uygulamalarını bilir | 1,8 | 3, | | ÖK - 5 : | SPSS'i etkin şekilde kullanır | 1,8 | 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 | | |
| Olasılığa aksiyomatik yaklaşım, olasılık aksiyomları, kurma teorisi, şartlı olasılık ve istatistiksel bağımsızlık, tekil değişkenler ve olasılık dağılımları, ortalamalar ve standart sapmalar, varyans, ortak değişkenler, Binom, Gauss, Uniform, Rayleigh, Rician, Üstel, Gamma dağılımları ve bunların modelleri, karakteristikleri. Fonksiyonlar, olasılık fonksiyonlarına dönüşüm teknikleri, çok değişkenli olasılık dağılımları, genel süreçlere giriş, korelasyon fonksiyonları ve bunların uygulamaları |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Olasılığın temelleri, olasılığa aksiyomatik yaklaşım | | | Hafta 2 | Küme kavramı ve kümeler | | | Hafta 3 | Koşullu olasılık, bileşik olaylar, örnekler | | | Hafta 4 | İstastistiksel bağımsızlık, bayes teoremi | | | Hafta 5 | Rastlantı değişkenleri, olasılık yoğunluk fonsiyonları | | | Hafta 6 | Olasılık dağılım fonksiyonları | | | Hafta 7 | Olasılık dağılım modelleri, binom dağılım | | | Hafta 8 | Gauss dağılım, üstel dağılımi rayleigh dağılımı | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Poission dağılımı, örnekler | | | Hafta 11 | Çoklu rastlantı değişkenleri ve fonksiyonları | | | Hafta 12 | Çoklu dağılım fonksiyonları, ilişki ve covariance, ilişki katsayısı ve regression analizi | | | Hafta 13 | Rastlantısal süreçler | | | Hafta 14 | Mühendislik problemlerinde olasılık uygulamaları | | | Hafta 15 | Mühendislik problemlerinde olasılık uygulamaları | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Olaılık ve İstatistik; Fikri Akdeniz, Nobel Yayınevi | | | |
| 1 | Ziemer R.E, 1997; Elements of Engineering Probability and Statistics, Prentice-Hall, USA | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1,5 | 30 | | Proje | 14 | | 1 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1,5 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 4 | 14 | 56 | | Arasınav için hazırlık | 5 | 7 | 35 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Proje | 1 | 12 | 12 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 5 | 5 | 25 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 132 |
|