ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Olasılık I İST103 GÜZ 2+2 Z 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Örnek uzayı ve örneklem kavramlarını tanımlar.
    2-Olasılık fonksiyonunu tanır.
    3-Beklenen değer ve Varyans kavramları yorumlar.
    4-Korelasyon katsayısı ve Kovaryans kavramlarını açıklar.
  • 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)12224
    Ödevler2531545
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)3512020
    Proje0000
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 4013030
    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 Kümeler, küme işlemleri, sınıflar ve elemanlarının tanıtılması. Ders Notu
    2 Rasgele sonuçlu deney, örnek nokta, örnek uzaylar ve olaylar. Ders Notu
    3 Olasılık ölçüsü, olasılık uzayı ve olasılık uzaylarına bazı örnekler. Ders Notu
    4 Koşullu olasılık, toplam olasılık formülü, Bayes kuralı ve olayların bağımsızlığı. Ders Notu
    5 Rasgele sonuçlu deneylerin modellenmesi, sonlu elemanlı örnek uzayları ve örnekler. Ders Notu
    6 Permütasyon ve kombinasyon, Binom teoremi Ders Notu
    7 Kesikli ve sürekli örnek uzaylar ve geometrik olasılık. Ders Notu
    8 Ara Sınav
    9 Kesikli ve sürekli örnek uzaylar ve geometrik olasılık. Ders Notu
    10 Rasgele değişken kavramı Ders Notu
    11 Kesikli ve sürekli rasgele değişkenin dağılımı Ders Notu
    12 Kesikli ve sürekli rasgele değişkenin dağılımı Ders Notu
    13 Rasgele değişkenin beklenen değeri, varyansı ve uygulaması Ders Notu
    14 İki boyutlu rasgele değişkenler ve olasılık fonksiyonları Ders Notu
    15 Koşullu olasılık fonksiyonu, marjinal fonksiyonlar, Koşullu beklenen değer ve koşullu varyans, Dağılım fonksiyonu Ders Notu
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Koordinatör Dr. Öğretim Üyesi Haydar KOÇ
    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 Publishing. 3.Larson, H. J. (1982). Introduction to Probability Theory and Statistical Inference, John Wiley&Sons. 4. Öztürk, F. (1993). Matematiksel İstatistik, Ankara Üniversitesi Science Faculty Publications, No.10. 5. Lipschutz, S. (1990). Olasılık, Schaum?s outlines, Nobel Publishing.
    Dersin Amacı Öğrencilere rastgeleliği kavratmak, olasılık teorisinin temel kavramlarını, beklenen değer, varyans, korelasyon ve kovaryans kavramlarını yorumlanmasını ve istatistik teorisine giriş için olasılık dili oluşturmaktır.
    Dersin İçeriği Tesadüfi değişken, örnek uzayı, Seçme kuralları, örneklem, binom teoremi, beklenen değer, varyans
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster