Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Olasilik ve Istatistik ISE 205 3 3 + 0 3 6
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Lisans
Course Type Zorunlu
Course Coordinator Dr.Öğr.Üyesi BURCU ÇARKLI YAVUZ
Course Lecturers Dr.Öğr.Üyesi ABDULLAH SEVİN, Dr.Öğr.Üyesi BURCU ÇARKLI YAVUZ,
Course Assistants
Course Category Alanına Uygun Temel Öğretim
Course Objective

Güçlü bir matematik alt yapısını kazandırmak. Temel olasılık ve istatistik kavramlarıın öğretilmesi. Matematik ile mühendislik ve sosyal bilimler arasındaki güçlü ilişkiyi özümsetebilmek. Deneysel yada gözlemsel olarak elde edilen verilerin toplanması, düzenlenmesi ve değerlendirilmesi.

Course Content

Olasılık ve İstatistiğin Bilişim Sistemleri Mühendisliğindeki yeri, Olasılık kavramı, Koşullu olasılık, Rastgele değişkenler ve çeşitleri, beklenti ve varyans, Kesikli rastgele değişkenler ve özellikleri, sürekli rastgele değişkenler ve özellikleri, ortak dağılımlı rastgele değişkenler, betimleyici istatistik, örnekleme istatistiğinin dağılımı, hipotez testi, olasılık modellerinin uygulamaları

# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Olasılığa ve istatistiğe ilişkin kavramları tanımlar Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
2 Sözel olarak idafe edilen karmaşık olasılık problemlerini matematiksel modellere döker Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
3 Tekrar eden olayların sonuçlarının beklentisini ve varyansını hesaplar Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
4 Olasılık dağılımlarını kullanarak olayları analiz eder Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
5 Bilgisayar yazılımları ile olasılıksal problemleri çözer Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
6 Teorik ve istatistiksel tekniklerle problemi çözebilme becerisi kazanır. Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
7 Toplanan verilerin analizini istatistiki olarak yapabilir Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
8 Hipotez testleri kurabilir ve çözebilir. Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Olasılık ve İstatistiğe Giriş
2 Koşullu Olasılık
3 Rastgele Değişkenler ve Çeşitleri
4 Rastgele Değişkenler ve Özellikleri
5 Beklenti ve varyans
6 Kesikli Olasılık Dağılımları
7 Sürekli Olasılık Dağılımları
8 Vize
9 Betimleyici İstatistik
10 Örnekleme, istatistiksel tahmin, tahminin güven aralığı
11 Tek örneklem için hipotez testleri
12 İki örneklem için hipotez testleri
13 Regresyon
14 Varyans analizi
Resources
Course Notes
Course Resources

1- Olasılık ve İstatistiğe Giriş Mühendisler ve Fenciler İçin, Sheldon M. Ross, Çeviri Editörleri: Prof. Dr. Salih Çelebioğlu, Prof. Dr. Reşat Kasap, 4. Basımdan Çeviri, Nobel, 2012.

2- Probability & statistics for engineers & scientists, Ronald E. Walpole, 9th ed., Pearson Education, 2012.

Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık,
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
8 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ara Sınav 55
1. Ödev 15
1. Kısa Sınav 15
2. Kısa Sınav 15
Total 100
1. Final 50
1. Yıl İçinin Başarıya 50
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 10 10
Kısa Sınav 2 10 20
Ödev 1 5 5
Final 1 15 15
Total Workload 146
Total Workload / 25 (Hours) 5.84
dersAKTSKredisi 6