| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Olasılık ve İstatistik | SWE 102 | 2 | 3 + 0 | 3 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi EMİNE ÇELİK |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu ders olasılık ve istatistiğin temel fikirlerinin anlaşılmasını sağlamayı hedeflemektedir. Öğrenciler veri toplama, düzenleme ve dönüşümü öğrenir. Ayrıca, rastsal değişkenlerin dağılım teorisi, hipotez testlerinin ve parametre tahmnlerinin temel teorisi ve tekniği öğretilir. Öğrencilerin regresyon modeli oluşturmaları sağlanır. |
| Dersin İçeriği | İstatistiğin tanımı, istatistiğin çeşitleri ve uygulama alanları. Değişkenler, grafikler ve frekans dağılımları. Veri toplama ve dönüşümü. Ortalamalar. Değişkenlik ölçüleri. Olasılık, koşullu olasılık. Çarpım kuralı. Bağımlı ve bağımsız olaylar. Bayes kuralı. Rastsal değişkenler. Olasılık fonksiyonu. Dağılım fonksiyonu. Beklenen değer. Varyans ve standart sapma. Sürekli rassal değişken. Kesikli dağılım. Sürekli dağılım. Hipotez testi. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Olasılık ve istatistik ile ilgili konseptleri tanımlar | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 2 | Sözel olarak ifade edilmiş karmaşık olasılık problemlerini matematiksel olarak modeller | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 3 | Tekrar eden problemler ve sonuçlarının beklenen değeri ve varyansını hesaplar | Anlatım, Soru-Cevap, | |
| 4 | Olasılık dağılımları ile günlük ve yazılım mühendisliği problemlerinin çözümünü yapabilir | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, | |
| 5 | Bilgisayar yardımıyla olasılık problemlerini çözer | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Eğitsel Oyun, | |
| 6 | Teorik ve istatistiksel teknikler ile problem çözme kabiliyeti kazanır | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, | |
| 7 | Toplanan veriden istatistiksel analiz yapabilir | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Gezi / Gözlem, | |
| 8 | Hipotez testlerini biçimlendirir ve çözer | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, | |
| 9 | Ham veride frekans dağıımlarını sıralar ve verilerin merkezi eğilimlerini (medyan, mod, ortalama) ölçer. Değişkenliği hesaplayabilir | Eğitsel Oyun, Gezi / Gözlem, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Dersin tanıtımı | |
| 2 | Giriş, istatistik, tanımlar ve konseptler | |
| 3 | Açıklayıcı istatistikler | |
| 4 | Açıklayıcı istatistikler | |
| 5 | Olasılık, tanımlar, özellikler, istatistiksel önem | |
| 6 | Olasılık, tanımlar, özellikler, istatistiksel önem | |
| 7 | Olasılık dağılımları | |
| 8 | Olasılık dağılımları | |
| 9 | Örnekler | |
| 10 | Basit doğrusal regresyon | |
| 11 | Çoklu doğrusal regresyon | |
| 12 | Hipotez testleri | |
| 13 | Hipotez testleri | |
| 14 | Değişkenlik analizi |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | S. M. Ross, A First Course in Probability, 6th Ed., Prentice-Hall, 2002. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | 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. | X | |||||
| 4 | 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. | X | |||||
| 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. | X | |||||
| 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. | X | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | X | |||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X | |||||
| 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. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Olasılık ve istatistik ile ilgili konseptleri tanımlar | ||||||||||||
| 2 | Sözel olarak ifade edilmiş karmaşık olasılık problemlerini matematiksel olarak modeller | ||||||||||||
| 3 | Tekrar eden problemler ve sonuçlarının beklenen değeri ve varyansını hesaplar | ||||||||||||
| 4 | Olasılık dağılımları ile günlük ve yazılım mühendisliği problemlerinin çözümünü yapabilir | ||||||||||||
| 5 | Bilgisayar yardımıyla olasılık problemlerini çözer | ||||||||||||
| 6 | Teorik ve istatistiksel teknikler ile problem çözme kabiliyeti kazanır | ||||||||||||
| 7 | Toplanan veriden istatistiksel analiz yapabilir | ||||||||||||
| 8 | Hipotez testlerini biçimlendirir ve çözer | ||||||||||||
| 9 | Ham veride frekans dağıımlarını sıralar ve verilerin merkezi eğilimlerini (medyan, mod, ortalama) ölçer. Değişkenliği hesaplayabilir |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Kısa Sınav | 10 |
| 2. Kısa Sınav | 10 |
| 1. Ödev | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav | 1 | 12 | 12 |
| Kısa Sınav | 2 | 4 | 8 |
| Ödev | 1 | 12 | 12 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 112 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,48 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 4 | ||