ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    PROBABILITY AND STATISTICS I MATH217 GÜZ-BAHAR 4+0 S 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Kombinatorik analiz yöntemlerini anlar.
    2-Olasılığın temel kavramlarını kavrar.
    3-Kosullu olasilik uygulamaları araciligi ile olasiliklari hesaplar ve Bayes teoreminin temel kavramlarının anlar.
    4-Rassal değişkenleri olasilik ve dagilim fonksiyonlarını kavrar ve bunları gercek problemlerde uygulama becerisi kazanır.
  • AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
  • EtkinlikKatkı Yüzdesi

    (100)

    SayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
    Ders Süresi (Hafta x Ders Saati)14456
    Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)14342
    Ödevler3031545
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)3011414
    Proje0000
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 4011818
    Diğer 0000
    Toplam İş Yükü(Saat)   175
    Toplam İş Yükü(Saat)/ 30 (s)     5,83 ---- (6)
    Dersin AKTS Kredisi   6
  • Ders Akışı
  • Hafta Konular Ön Hazırlık
    1 Permutasyon K1. ders notları
    2 Kombinasyon K1. ders notları
    3 Olasilik aksiyomları K1. ders notları
    4 Kosullu olasılık ve Bayes teoremi K1. ders notları
    5 Kesikli olasılık dagilim ve rassal değişkenler K1. ders notları
    6 Kesikli rassal değişkenlerin beklenen değeri ve varyansi K1. ders notları
    7 Binom dagilimi K1. ders notları
    8 Geometric dagilim K1. ders notları
    9 Poisson dagilimi K1. ders notları
    10 Surekli olasılık modelleri, olasılık yogunluk ve kümülatif yogunluk fonksiyonları K1. ders notları
    11 Surekli rassal değişkenlerin özellikleri ve uniform dagilim K1. ders notları
    12 Ustel Dagilim K1. ders notları
    13 Normal dagilim K1. ders notları
    14 Normal dagilimin binom ve Poisson`a yaklasimi K1. ders notları
    Ön Koşul -
    Ders Dili İngilizce
    Dersin Sorumlusu Ogr. Gor. Dr. Gonca Buyrukoglu
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar [1] Introduction to Probability and Mathematical Statistics, 2nd edition. Bain and Engelhardt, 1992
    Yardımcı Kitap - Statistical Inference. Second Edition. Casella, G. and Berger, R.L., Thomson Learning, 2002 - Mathematical Statistics with Applications, Wackerly, D.D., Mendelhall, W.III and Scheaffer, R.L., 7th ed., Thomson, 2008. - Probability and Statistical Inference, Hogg, R. V. and Tanis, E. A., Prentice Hall, 2006 -Introduction to Probability and Statistical Inference, Roussas, G.G., Academic Press. (2003) -Introduction to Probability and Statistics. Milton, J. S. and Arnold, J. C., McGraw-Hill, 1995. -Introduction to Mathematical Statistics, 6th edition, Hogg, McKean and Craig, Prentice Hall, 2005. -John E. Freund?s Mathematical Statistics with Applications, 7th edition, Miller, I. and Miller, M., Prentice Hall, 2004. -Mathematical Statistics, 2nd edition, Bickel, P.J. and Doksum, K. A., Prentice Hall, 2001. -An Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications, 4th ed., Larsen, R. J. and Marx, M. L., Prentice Hall, 2005.
    Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere temel olasılık teorisi ve matematiksel istatistikleri tanıtmak ve gelecekteki meslekleri icin iyi bir temel kurmalarına yardimci olmaktır.
    Dersin İçeriği Rassal değişken, örnek uzayı, örnekleme, binom teoremi, beklenen değer, varyans, kesikli ve sürekli dagilimlar, bunların olasılık yogunluk ve kümülatif yogunluk fonksiyonları
  • Program Yeterlilik Çıktıları
  • Program Yeterlilik Çıktıları Katkı Düzeyi
    1 Matematiğin temel alanlarındaki teorik ve uygulamalı bilgilere ileri düzeyde hakim olma 4
    2 Soyut düşünebilme yeteneğine sahip olma 3
    3 Edindiği matematiksel bilgiyi, karşılaştığı problemi tanımlama, analiz etme ve çözüm aşamalarına ayırma sürecinde kullanabilme -
    4 Matematiksel kazanımlarını farklı disiplinlerle ilişkilendirme ve gerçek yaşamda uygulayabilme 2
    5 Matematik bilgisi gerektiren bir problem veya projede bağımsız çalışma yeterliliğine sahip olma -
    6 Ulusal veya uluslar arası ekiplerde uyumlu ve etkin bir şekilde çalışabilme ve sorumluluk alabilme -
    7 Matematiğin farklı alanlarından edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve ilerletme becerilerine sahip olma -
    8 Karşılaştığı problemin ne tür bilgi öğrenimi gerektirdiğini belirleyebilme ve bu bilgiyi öğrenme sürecini yönlendirebilme -
    9 Bilimsel birikimin zaman içinde geliştiğini gözlemleyerek, sürekli öğrenmenin bir ihtiyaç olduğunu içselleştirme -
    10 Matematik ile ilgili konularda düşüncelerini, problemlere ilişkin çözüm önerilerini, uzman olan veya olmayan paydaşlara yazılı ve sözlü olarak aktarabilme -
    11 Toplumsal sorumluluk bilinci ile proje üretebilme ve etkinlikler düzenleyebilme -
    12 Bir yabancı dili  en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi`nde kullanarak matematik alanındaki yayınları takip edebilme ve meslektaşları ile bilgi alışverişinde bulunabilme -
    13 Matematiksel problemlerin çözümü, fikir ve sonuçların aktarılması için gerekli bilgisayar yazılımlarını (en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde), bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilme -
    14 Toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket etme bilincine sahip olma -
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster