Ders Bilgileri

Ders Bilgileri
Ders Adı Kodu Dili Türü Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Olasılık ve Biyoistatistik BMM221 Türkçe Zorunlu 3. Yarıyıl 3 + 0 3,0 4,0
Ön Koşul Dersleri
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Verilişi Yüz-Yüze Eğitim
Dersin Koordinatörü Doç. Dr. Emine GÜVEN
Dersi Veren(ler) Doç. Dr. Emine GÜVEN (Güz)
Dersin Amacı Rasgeleliği kavratmak, olasılık teorisinin bazı kavramlarını vermek ve istatistik teorisine giriş için olasılık dili oluşturmaktır.
Dersin İçeriği Rasgelelik içeren problemlerin modellenmesine yönelik bazı araçlar ve kesikli olasılık dağılımları ve Uygulamaları.
Ders Öğrenme Kazanımları
# Öğrenme Kazanımı
1 Saymanın temel yöntemlerini açıklar ve uygular.
2 Binom teorimini açıklar.
3 Olasılık ile ilgili kavramları ve fikirleri açıklar.
4 Bayes teoremi kullanarak koşullu olasılık ile ilgili problemleri çözer.
5 Olasılık dağılımlarını ve özelliklerini bilgisayar simülasyonları kullanarak açıklar.
6 Olasılık durumlarını modellemede bilgi ve iletişim teknolojileri kullanır.
7 Olasılığa karşı olumlu tutum sergiler.
8 Olasılık bilgisinin gerçek yaşamdaki önemini takdir eder.
Ders Planı (Haftalık Konular)
Hafta Konular/Uygulamalar Yöntem
1. Hafta Olasılığın Tarihi, Olasılığa Giriş. Sayma Yöntemleri,
2. Hafta Olasılık Aksiyomları,Koşullu Olasılık, Bağımsız Olaylar
3. Hafta Rasgele Değişkenler, Birleşik Olasılık Dağılımı,
4. Hafta Rasgele değişkenlerinin beklenen değeri
5. Hafta Rasgele değişkenlerinin varyansı ve kovaryansı
6. Hafta Rasgele değişkenlerinin lineer kombinasyonlarının varyansı ve ortalaması
7. Hafta Moment ve Moment üreten fonksiyonlar
8. Hafta Chebysev Eşitsizliği ve Büyük Sayılar Yasası
9. Hafta Vize sınavı ve Chebysev Eşitsizliği ve Büyük Sayılar Yasası
10. Hafta Önemli Kesikli Dağılım Fonksiyonları
11. Hafta Hipergeometrik Dağılım
12. Hafta Poisson Da˘gılımı
13. Hafta Önemli Sürekli Dağılım Fonksiyonları, Düzgün Sürekli Dağılım
14. Hafta Normal Dağılım, İstatistik, Giriş - rneklem Teorisi
*Ara sınav ve final sınav tarihleri 14 haftalık ders işleyiş planında belirtilmemiştir. Ara sınav ve final sınav tarihleri Üniversitemiz Senatosu kararı ile akademik takvimde belirtilen tarihlerde yapılmaktadır.
Dersin Öğrenme Kazanımlarının Program Yeterlilikleri İle İlişkisi
Program Yeterlilik DK1 DK2 DK3 DK4 DK5 DK6 DK7 DK8
Kaynaklar
Ders Kitabı veya Notu Ders Kitabı veya Ders Notu bulunmamaktadır.
Diğer Kaynaklar
  • Probabilty and Statistic, Morris H. DeGroot, 1986. • Applied Probabilty and Statistic, Mario Lefebvre, 2006. • A Modern Introduction to Probability and Statistics, Frederik Michel Dekking, Cornelis Kraaikamp, Hendrik Paul Lopuha¨a, Ludolf Erwin Meester, 2005. • A course in Probability and Statistics, Charles J. Stone, 1996. • INTRODUCTION TO PROBABILITY AND STATISTICS FOR ENGINEERS AND SCIENTISTS, Sheldon M. Ross, 2004. • Probability & Statistics for Engineers & Scientists, Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, 2012. • Theory and Problems of Probability and Statistics, Murray R. Spiegel, 1998. • Teori ve Problemlerle Olasılık, Seymour Lipschutz, Schaum Serisi, 1974. 1email
  • Larson, H. J. (1982). Introduction to Probability Theory and Statistical Inference, John Wiley&Sons. 2. Akdeniz, F. (2007). Olasılık ve İstatistik, Nobel Kitabevi. 3. Öztürk, F. (1993). Matematiksel İstatistik, Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi Yayınları, No.10.
Değerlendirme Yöntemi
Güz Dönemi
Sorumlu Personel Grup Değerlendirme Yöntemi Yüzde
Doç. Dr. Emine GÜVEN Ödev 20,00
Doç. Dr. Emine GÜVEN Vize 30,00
Doç. Dr. Emine GÜVEN Final 50,00
Toplam 100,00
AKTS / İş Yükü Tablosu
AKTS / İş Yükü Tablosu Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders İçi
Ders Saati (14 Hafta) 14 3 42
Sınavlar
Ara Sınav 1 1 1 1
Uygulama DS 1 1 1
Toplam İş Yükü 44
*AKTS = (Toplam İş Yükü) / 25,5 Dersin AKTS Kredisi 4,0