| 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 | Dr.Öğr.Üyesi EMİNE ÇELİK, |
| 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 | Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | X | |||||
| 2 | Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | X | |||||
| 3 | Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | X | |||||
| 4 | Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | X | |||||
| 5 | Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | X | |||||
| 6 | Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | X | |||||
| 7 | Mühendislik Etiği: Mühendislik meslek ilkelerine* uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | X | |||||
| 8 | Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | X | |||||
| 9 | Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | X | |||||
| 10 | Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | X | |||||
| 11 | Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | ||
| dersAKTSKredisi | 4 | ||