|
YZM 102 | Olasılık ve İstatistik | 2+1+0 | AKTS:3 | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | Ders Duzeyi | Lisans | Yazılım Şekli | Zorunlu | Bölümü | YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Laboratuar Çalışması | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik ve 1 saat uygulama | Öğretim Üyesi | -- | Diğer Öğretim Üyesi | | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Bilgisayar mühendisliği öğrencilerine olasılık kavramı ve teorisi hakkında temel bilgileri vermek. |
Öğrenim Kazanımları | BPKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | temel olasılık kavramlarını bilir | 1,2,5,6,10,12,13 | 1,3 | ÖK - 2 : | olasılık dağılımlarını ve modellerini bilir | 1,2,5,6,10,12,13 | 1,3 | ÖK - 3 : | bilgisayar mühendisliğinde bazı problemlerin olasılığa dayalı analizi ve çözümlemesini yapabilir | 1,2,5,6,10,12,13 | 1,3 | ÖK - 4 : | olasılığın bilgisayar mühendisliğindeki uygulamalarını bilir | 1,2,5,6,10,12,13 | 1,3 | ÖK - 5 : | SPSS'i etkin şekilde kullanır | 1,2,5,6,10,12,13 | 3,4 | BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | |
Olasılığa aksiyomatik yaklaşım, olasılık aksiyomları, kurma teorisi, şartlı olasılık ve istatistiksel bağımsızlık, tekil değişkenler ve olasılık dağılımları, ortalamalar ve standart sapmalar, varyans, ortak değişkenler, Binom, Gauss, Uniform, Rayleigh, Rician, Üstel, Gamma dağılımları ve bunların modelleri, karakteristikleri. Fonksiyonlar, olasılık fonksiyonlarına dönüşüm teknikleri, çok değişkenli olasılık dağılımları, genel süreçlere giriş, korelasyon fonksiyonları ve bunların uygulamaları |
|
Haftalık Detaylı Ders İçeriği | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Olasılığın temelleri, olasılığa aksiyomatik yaklaşım | | Hafta 2 | Küme kavramı ve kümeler | | Hafta 3 | Koşullu olasılık, bileşik olaylar, örnekler | | Hafta 4 | İstastistiksel bağımsızlık, bayes teoremi | | Hafta 5 | Rastlantı değişkenleri, olasılık yoğunluk fonsiyonları | | Hafta 6 | Olasılık dağılım fonksiyonları | | Hafta 7 | Olasılık dağılım modelleri, binom dağılım | | Hafta 8 | Gauss dağılım, üstel dağılımi rayleigh dağılımı | | Hafta 9 | 1. Arasınav | | Hafta 10 | Poission dağılımı, örnekler | | Hafta 11 | Çoklu rastlantı değişkenleri ve fonksiyonları | | Hafta 12 | 2. arasınav | | Hafta 13 | Çoklu dağılım fonksiyonları, ilişki ve covariance, ilişki katsayısı ve regression analizi | | Hafta 14 | Rastlantısal süreçler | | Hafta 15 | Mühendislik problemlerinde olasılık uygulamaları | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | |
1 | Uygulamalı İstatistik ? I ve II, Alim Işık, Beta Basım Yayım, 2006. | | |
1 | Ziemer R.E, 1997; Elements of Engineering Probability and Statistics, Prentice-Hall, USA | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 9 12 | | 1 1 | 40 | Laboratuar sınavı | 9 12 | | 1 1 | 10 | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 3 | 13 | 39 | Sınıf dışı çalışma | 1 | 10 | 10 | Arasınav için hazırlık | 2 | 5 | 10 | Arasınav | 2 | 2 | 4 | Uygulama | 1 | 13 | 13 | Ödev | 2 | 4 | 8 | Kısa sınav | 1 | 2 | 2 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 5 | 10 | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | Diğer 1 | 3 | 5 | 15 | Toplam Çalışma Yükü | | | 113 |
|