Bilişim Sistemleri Mühendisliği
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

FEC201

Ders İsmi:

Olasılık ve İstatistik

Ders Yarıyılı:

Güz

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Laboratuvar	AKTS
4	0	0	7

Öğretim Dili:

Türkçe

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Zorunlu

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

E-Öğrenme

Dersin Koordinatörü:

Dr. Öğr. Üyesi BAHAR YALÇIN KAVUŞ

Dersi Veren(ler):

Dr. Öğr. Üyesi BAHAR YALÇIN KAVUŞ

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:

Olasılık ve istatistiğin temellerini ve mühendislik problemlerindeki uygulamalarını öğrenmek.

Dersin İçeriği:

Bu derste olasılık kuramına ve mühendislik uygulamalarına kapsamlı bir giriş
sağlanmaktadır. Derste işlenen konular arasında; olasılık tanımı ve kuralları; rassal değişkenler ve belirsizlik, beklenen değer, varyans ve standart sapma; ayrık olasılık dağılımları: Bernoulli, Binom, geometrik ve Poisson dağılımları; sürekli olasılık dağılımları: düzgün, üstsel ve normal dağılımlar; çok-değişkenli olasılık dağılımları, kovaryans ve korelasyon; betimleyici istatistikler; örnekleme ve örnekleme dağılımları; kestirim ve güven aralığı; hipotez testleri, basit bağlanım bulunmaktadır.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Çıktıları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Temel olasılıksal kavramları tanımlayabilme
2) Hipotez testlerine göre problemleri çözebilme
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Verileri kullanarak tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilme
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
1) Rastgele değişkenlerle ilgili istatistikleri yorumlayabilme
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Olasılığa Giriş. Örnek Uzay, basit olay ve olay tanımları. Olasılık aksiyomları
2)	Koşullu Olasılık, bağımsız, bağdaşmazlık. Sayma teknikleri, Permütasyon Kombinasyon. Ağaç Diyagramı. Binom ve Çoklu Binom Teoremleri	Ders Notları
3)	Rastgele Değişken, Beklenti (Ortalama) değeri, varyans ve standart sapma	Ders Notları
4)	Ayrık rasgele değişkenler (Bernoulli, Binom, Poisson)	Ders Notları
5)	Sürekli rasgele değişkenler (Düzgün, Üstel, Gamma, Gauss)	Ders Notları
6)	Ayrık ve Sürekli rastgele değişkenlerin dağılım fonksiyonları
7)	Markov ve Chebychev eşitsizliği. Moment üreten fonksiyonlar ve karakteristik özellikleri	Ders Notları
8)	Ara sınav	Ders Notları
9)	İki boyutlu olasılık dağılım fonksiyonlarının marjinal ve koşullu olasılıkları	Ders Notları
10)	İki boyutlu rastgele değişkenlerin bağımsızlığı, kovaryans, korelasyon ve korelasyon katsayısı	Ders Notları
11)	Büyük sayılar kanunu, Merkezi limit teoremi, hipotez testi	Ders Notları
12)	Normallik ve tek örneklem testleri	Ders Notları
13)	İki Örneklem Testi (Bağımlı ve Bağımsız iki örneklem t testi) ve non-parametrik karşılıkları)	Ders Notları
14)	N örneklem hipotez testleri ve non-parametrik karşılıkları	Ders Notları
15)	Final	Ders Notları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Leon-Garcia, Alberto (3rd ed.) Probability, statistics, and random processes for electrical engineering
Diğer Kaynaklar:	1. Leon-Garcia, Alberto (3rd ed.) Probability, statistics, and random processes for electrical engineering 2. Sheldon M. Ross. (Sixth Edition) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	4	2	3
Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

Dersin Program Kazanımlarına Etkisi

Katkı Payı

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ara Sınavlar	1	% 50
Final	1	% 50
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 50
Toplam		% 100