Lisans - Mühendislik Fakültesi - Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)
Y : Yıl D : Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Y D AKTS
STAT2053 Introduction to Probability and Statistics Zorunlu 2 4 4
Dersin Amacı
Dersin amacı, Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerine olasılığın ve istatistiğin temel kavramlarını tanıtıp ileri düzey derslerinde gerekli olan olasılık modelleri ve istatistiksel yöntemleri öğretmektir.
Öğrenme Çıktıları
1 Veriyi tanımlamak ve sunmak için istatistiksel bir yazılım paketini kullanır; ve karar vermede istatistiksel düşünme ve becerisini geliştirir.
2 Bir araştırmada ilgili popülasyon için güven aralığını tahmin eder.
3 Modelleme ve benzetim yapmak için kesikli ve sürekli rassal sistemlerin dağılımı belirler.
4 Olasılık teorisi ve dağılımlarına ait kanun ve temel kavramları kullanarak olayların yapısını analiz eder.
5 Bir veri kümesinin merkezi ve değişkenlik ölçümleriyle veriyi tanımlar ve özelliklerini keşfeder.
6 Bir alan araştırması, problem çözmek ve karar vermek için ham veri, bilgi ve bilimsel bilgiyi toplar; toplanmış veriyi düzenler, sayısal ve kategorik veriyi tablolaştırır; ve görsel tekniklerle verinin grafiğini çizer.
Öğrenim Türü
Örgün Öğretim
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Olasılığa Giriş, Temel Tanımlar, Olasılık ve Kombinatoryal Kavramlara ilişkin Aksiyomlar; Veriyi Grafiklerle Tanımlama; Veriyi Sayısal Ölçülerle Tanımlama, İkili Değişken Veriyi Tanımlama; Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık; Olasılık ve Olasılık Dağılımları; Kesikli Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları; Sürekli Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları; Normal Olasılık Dağılımı; Ortak Dağıtık Rassal Değişkenler; Beklenen Değer, Kovaryans ve Korelasyon; Örneklem Dağılımları; Büyük Örneklem Tahmini; Büyük Örneklem Hipotez Testi; Küçük Örneklemlerden Kestirim.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuvar
1 Olasılığa Giriş, Temel Tanımlar, Olasılık ve Kombinatoryal Kavramlara ilişkin Aksiyomlar
2 Veriyi Grafiklerle Tanımlama
3 Veriyi Sayısal Ölçülerle Tanımlama, İkili Değişken Veriyi Tanımlama
4 Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık
5 Olasılık ve Olasılık Dağılımları
6 Kesikli Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları
7 Sürekli Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları
8 Arasınav
9 Normal Olasılık Dağılımı
10 Ortak Dağıtık Rassal Değişkenler
11 Beklenen Değer, Kovaryans ve Korelasyon
12 Örneklem Dağılımları
13 Büyük Örneklem Tahmini
14 Büyük Örneklem Hipotez Testi
15 Küçük Örneklemlerden Kestirim
16 Çalışma haftası
17 Yarıyıl sonu sınavı
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Mendenhall, Beaver, Beaver, Introduction to Probability and Statistics, 12./13. Baskı, Thomson / Duxbury, 2006.
2. Jay L. Devore, Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, 7. Baskı, Thomson / Duxbury, 2008.
3. Levine, Ramsey and Smith, Applied Statistics for Engineers and Scientists, Prentice Hall, 2001.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Anlatım, sunum, soru-cevap, problem çözme, tartışma
Değerlendirme
DeğerlendirmeAdetDeğer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri40
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetDeğer
Ara Sınav140
Quiz430
Ödev Sunma830
Toplam100
Yarıyıl(Yıl) Sonu EtkinliklerAdetDeğer
Final Sınavı1100
Toplam100
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Derse Katılım 3 14 42
Ders Öncesi Bireysel Çalışma 1 14 14
Ders Sonrası Bireysel Çalışma 1 14 14
Ara Sınav Hazırlık 1 10 10
Final Sınavına Hazırlanma 1 15 15
Quiz Hazırlığı 4 3 12
Ev Ödevi 8 2 16
Toplam 19 72 123
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10PÇ 11PÇ 12PÇ 13PÇ 14PÇ 15PÇ 16
ÖÇ 10000000000000000
ÖÇ 20000000000000000
ÖÇ 30000000000000000
ÖÇ 40000000000000000
ÖÇ 50000000000000000

^