Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
1
|
Momentler, çarpıklık ve basıklık ölçüleri
|
Ders Notu
|
2
|
Moment çıkaran ve Karakteristik fonksiyonlar
|
Ders Notu
|
3
|
Uygulama
|
Ders Notu
|
4
|
Kesikli Olasılık dağılımlarına giriş, Bernoulli dağılımı
|
Ders Notu
|
5
|
Binom Dağılımı ve karakteristikleri
|
Ders Notu
|
6
|
Geometrik ve Çok terimli dağılım
|
Ders Notu
|
7
|
Negatif Binom ve Poisson dağılımı, uygulamaları
|
Ders Notu
|
8
|
Negatif Binom ve Poisson dağılımı, uygulamaları
|
Ders Notu
|
9
|
Sürekli Olasılık dağılımlarına giriş, Düzgün dağılım
|
Ders Notu
|
10
|
Normal ve Standart normal dağılım
|
Ders Notu
|
11
|
Normal dağılımın Moment Çıkaran ve Karakteristik Fonksiyonları
|
Ders Notu
|
12
|
Binom dağılımına normal yaklaşım, Üstel, Gamma ve Beta dağılımları
|
Ders Notu
|
13
|
Chebyshev eşitsizliği, Merkezi limit teoremi, Büyük sayılar yasası
|
Ders Notu
|
14
|
Uygulama
|
Ders Notu
|
Ön Koşul
|
-
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
|
Dersi Verenler
|
-
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
Kaynaklar
|
1.Akdeniz, F. (2009). Olasılık ve İstatistik, Nobel Kitabevi.
|
Yardımcı Kitap
|
2.Shahbazov,A.F.(2005). Olasılık teorisine giriş, Birsen yayıevi.
3.Larson, H. J. (1982). Introduction to Probability Theory and Statistical Inference, John Wiley&Sons.
4. Öztürk, F. (1993). Matematiksel İstatistik, Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi Yayınları, No.10.
5. Lipschutz, S. (1990). Olasılık, Schaum?s outlines, Nobel Yayın dağıtım.
|
Dersin Amacı
|
İstatistikte kullanılan sürekli ve kesikli tesadüfi değişkenlerin dağılımlarını tanımak. Olasılık teorisine dayalı diğer dersler için sağlam bir temel oluşturmaktır.
|
Dersin İçeriği
|
Momentler, Bernoulli dağılımı, Binom dağılımı, Poisson dağılımı, Geometrik dağılım, Normal dağılım, Standart normal dağılım, Üstel dağılım, ortak olasılık fonksiyonu, Marjinal dağılımlar.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
5
|
2
|
İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur.
|
3
|
3
|
Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar
|
3
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
5
|
5
|
İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur
|
3
|
6
|
İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir
|
2
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
3
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
-
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
1
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
4
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
4
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
-
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
3
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
4
|