OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ

Ders Açıklaması

Dersin amacı temel olasılık ve istatistik konularının verilmesidir. Bu derste teori ve uygulamaya birlikte yer verilmektedir. Dersin içeriği; değişken tanımına giriş, temel veri analizi, veri çeşitleri, veri düzenlemesi, frekans dağılım tabloları, örneklem, örneklem uzayı, olay tanımı, temel sayma yöntemleri, küme işlemleri, temel sayma yöntemleri, olasılık aksiyomları, olasılık kuralları, şartlı olasılık, toplam olasılık ve Bayes teoremi, bağımsız olaylar, rassal değişken tanımı, olasılık dağılım ve olasılık yoğunluk fonksiyonu, temel dağılımlar ve yığılımlı dağılım fonksiyonları, kesikli ve sürekli dağılım fonksiyonları, Binom, Hipergeometrik, Poisson, Düzgün sürekli, Normal, Gamma, Üstel, çok değişkenli dağılım fonksiyonları, dağılımı belli olan kesikli ve sürekli değişkenlerin ortalama ve varyans hesaplamarı, örneklem dağılımları, Merkezi Limit Teoremi’ni kapsamaktadır.

OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Ders çıktıları

1. 01 Mühendislik problemlerinin çözümünde istatistik kavramlarını uygulamaktadır.
2. 02 Sayısal ve grafiksel teknikleri kullanarak hesaplar ve neticelendirir.
3. 03 Temel olasılık kavramlarını adlandırır ve uygular.
4. 04 Ağaç diyagramlarını kurmak için olasılık teorisini uygular.
5. 05 Baye's Kuralı aracılığı ile olasılık teorilerini uygular.
6. 06 Rastagele değişkenlerin özelliklerini ayrık ve sürekli olasılık dağılımları kullanarak tanımlar.
7. 07 Birleşik Olasılık Dağılımının temel kavramlarını adlandırır.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Jay L. Devore, Probability and Statistics for Engineering and Sciences, 8th ed., Brooks/Cole Cengage Learning
2. 02 R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 7th ed., Prentice Hall, 2002.

Ders Çıktıları

1. L01 Mühendislik problemlerinin çözümünde istatistik kavramlarını uygulamaktadır.
2. L02 Sayısal ve grafiksel teknikleri kullanarak hesaplar ve neticelendirir.
3. L03 Temel olasılık kavramlarını adlandırır ve uygular.
4. L04 Ağaç diyagramlarını kurmak için olasılık teorisini uygular.
5. L05 Baye's Kuralı aracılığı ile olasılık teorilerini uygular.
6. L06 Rastagele değişkenlerin özelliklerini ayrık ve sürekli olasılık dağılımları kullanarak tanımlar.
7. L07 Birleşik Olasılık Dağılımının temel kavramlarını adlandırır.

Program Çıktıları

1. P01 YBS ve yenilikçi bilgi teknolojilerinin organizasyonlarda etkin kullanımı ve uygulanması konusundaki geniş kapsamlı kavramların bilgisine sahip olduğunu gösterir
2. P02 YBS projelerinin yönetiminde ve örgütsel süreçlerin iyileştirilmesinde özerklik ve sorumluluk göstermek
3. P03 Alandaki güncel sorunları araştırmak ve değerlendirmek için ilgili kurumsal çerçeveler, YBS'den teoriler, ilgili müttefik alanlar ve disiplinlerle ilgili kapsamlı bir anlayış sergilemek
4. P04 Bilişim sistemlerinin edinilmesini, geliştirilmesini, uygulanmasını ve yönetimini kolaylaştırmak için YBS bilgisini uygulamak
5. P05 Bilişim teknolojisi inovasyonlarının yarattığı fırsatlardan yararlanarak YBS stratejisi ile örgütsel strateji arasında uyumunu sağlamak için YBS bilgisini uygulamak
6. P06 Gizlilik, bilgi güvenliği ve bilgilerin etik kullanımı gibi önemli YBS konularında etik ve mantık göstermek
7. P07 Kanıta dayalı karar vermeyi kolaylaştırmak için kurumsal ve çevresel verilerin toplanmasına ve analizine uygun teknolojiler ve teknikler uygulamak
8. P08 Örgütsel sorunları doğru bir şekilde tanımlamak ve YBS kullanarak çözümler önermek için kurumsal verileri analiz etmek
9. P09 Profesyonel ortamla tutarlı etkili iletişim becerileri uygulamak
10. P10 Profesyonel ortamla tutarlı etkin işbirliği becerileri uygulamak

Pç-Dç Matrisi