Bu derste öğrencinin olasılık ve istatistik teorisinin temel argümanlarını anlaması ve uygulama yapacak yeterliliğe ulaşması beklenmektedir.
Ön Koşullar
YOK
Eş Koşullar
YOK
Özel Koşullar
Matematiksel ifadeleri okumak, anlamak, formüle etmek ve temel matematiksel olguları (Calculus I ve Calculus II dersinde öğrenilen) uygulayabilecek alt yapıya sahip olmak.
I. Miller, M. Miller, John E. Freund's Mathematical Statistics with Applications, Pearson Prentice Hall, Seventh Edition, New Jersey, ISBN: 0978-0-13-124646-1, 2004.
Diğer Kaynaklar
Murray R. Spiegel, John J. Schiller, and R. Alu Srinivasan, Probability and Statistics, Schaum's Outline Series, Third Edition, New York, ISBN: 978-0-07-154426-9, 2009.
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Kümeler, Kombinatorik Metotlar, Binom Katsayıları
Konu anlatımı ve uygulamalar.
2. Hafta
Örneklem Uzayı, Bir Olayın Olasılığı, Bazı Olasılık Kuralları, Koşullu Olasılık, Bağımsız Olaylar, Bayes Teoremi
Konu anlatımı ve uygulamalar.
3. Hafta
Rassal Değişkenler, Kesikli Olasılık Dağılımı,
Konu anlatımı ve uygulamalar.
4. Hafta
Sürekli Rassal Değişkenler, Çok Değişkenli Dağılımlar,
Konu anlatımı ve uygulamalar.
5. Hafta
Marjinal Dağılımlar, Koşullu Dağılımlar
Konu anlatımı ve uygulamalar.
6. Hafta
Bir Rasgele Değişkenin Matematiksel Beklentisi, Momentler
Konu anlatımı ve uygulamalar.
7. Hafta
Chebyshev Teoremi, Moment Üreten Fonksiyonlar, Çarpım Momentleri, Koşullu Beklenti
Konu anlatımı ve uygulamalar.
8. Hafta
Kesikli Düzgün Dağılım, Bernolli Dağılımı, Binom Dağılımı, Negatif Binom ve Geometrik Dağılımlar
Konu anlatımı ve uygulamalar.
9. Hafta
Hipergeometrik Dağılım, Poisson Dağılımı
Konu anlatımı ve uygulamalar.
10. Hafta
Düzgün Dağılım, Normal Dağılım,
Konu anlatımı ve uygulamalar.
11. Hafta
Binomial Dağılıma Normal Yaklaşım, Poisson Dağılıma Normal Yaklaşım
Deney, sonuç, örneklem uzayı, olay gibi temel olasılık terminolojilerini tanımlar.
ÖÇ-4
Bir olasılık dağılım ve olasılık yoğunluk fonksiyonunu tanımlar.
ÖÇ-5
Matematiksel beklenti kavramını anlar.
ÖÇ-6
Ortak, marjinal ve koşullu dağılım kavramlarını açıklar.
ÖÇ-7
Özel olasılık dağılımlarının ne zaman/nerede kullanılması gerektiğini anlar.
ÖÇ-8
Çeşitli özel sürekli dağılımları tanımlar.
ÖÇ-9
Bağımsız problem çözebilir.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
PÇ-3
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri saptar, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-4
Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını anlar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
PÇ-5
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
PÇ-6
En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
PÇ-7
Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
PÇ-8
Mesleki etik ve sorumluluk bilincindedir.
PÇ-9
Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
PÇ-10
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
PÇ-11
Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.
