Giriş | English

Lisans > Güzel Sanatlar Fakültesi > Müzik > OLASILIK VE İSTATİSTİK
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
OLASILIK VE İSTATİSTİK Birinci düzey SHA 631 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri Yok
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı YRD. DOÇ. DR. MUSTAGİME TÜLİN YILDIRIM
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı Yok
Dersin veriliş şekli Yüz yüze, sınıfta.
Dersin amacı Bu dersin amacı öğrencilere olasılık ve rassal süreçlerin temel ve bazı ileri kavramlarını tanıtmaktır.
Dersin tanımı Bu dersin konuları arasında Bayes teoremi, rassal değişkenler, rassal değişkenlerin toplamı, merkezi limit teoremi ve uygulamaları, güven aralıkları, ayrık ve sürekli rassal süreçler gibi temel olasılık konuları ve temel istatistik konuları bulunmaktadır.

Dersin içeriği
1- Giriş, Küme Kavramı, Örnek Uzay, Permutasyon, Kombinasyon
2- Olasılığa Giriş, olasılık Aksiyomları, Geometrik olasılık, koşullu olasılık, Bayes Teoremi
3- Rasgele değişkenler ve dağılımları: Kesikli, Sürekli, iki boyutlu rasgele değişkenler
4- Beklenen değer, varyans, standart sapma ve özellikleri
5- Momentler, Chebyshev Eşitsizliği
6- Bazı Kesikli Dağılımlar: Bernoulli, Binom, Çok terimli, Geometrik dağılımlar
7- Bazı Kesikli Dağılımlar: Negatif Binom, Hipergeomterik, poisson dağılımları
8- Sürekli Rasgele Değişkenlerin Dağılımı: Normal dağılım, Standart normal dağılım
9- Sürekli Rasgele Değişkenlerin Dağılımı: Düzgün, Üstel, Gamma, Beta dağılımları
10- Örneklem, Örnek seçimi, verilerin düzenlenmesi ve analizi, frekans dağılımı, merkezi eğilim ölçüleri, dağılım ölçüleri, grafiksel gösterimler ve varyasyon katsayısı
11- Örnekleme dağılımları ve tahmin etme: Nokta Tahmini, Bilinen varyansla kitle ortalaması için aralık tahmini
12- Bilinen varyansla kitle ortalaması için aralık tahmininde örneklem büyüklüğü, Chebysev ve örneklem büyüklüğü.
13- Varyans bilinmediğinde kitle ortalaması için aralık tahmini, Kitle standart sapması ve varyansı için aralık tahmini
14- Normal dağılımlı iki kitlenin ortalamaları farkı ve varyansları oranı için aralık tahmini, Ölçüm çiftleri için aralık tahmini
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Giriş, Küme Kavramı, Örnek Uzay, Permutasyon, Kombinasyon konularının öğrenilmesi
2- Olasılığa Giriş, olasılık Aksiyomları, Geometrik olasılık, koşullu olasılık, Bayes Teoremi konularının öğrenilmesi
3- Öğrencilerin rasgele değişkenler ve dağılımları: Kesikli, Sürekli, iki boyutlu rasgele değişkenler konularında bilgi sahibi olmaları
4- Beklenen değer, varyans, standart sapma ve özellikleri, Momentler, Chebyshev Eşitsizliği konularının kavranması
5- Bazı Kesikli Dağılımlar: Bernoulli, Binom, Çok terimli, Geometrik, Negatif Binom, Hipergeomterik, poisson dağılımlarının öğrenilmesi
6- Sürekli Rasgele Değişkenlerin Dağılımı: Normal dağılım, Standart normal dağılım, Düzgün, Üstel, Gamma, Beta dağılımlarının öğrenilmesi
7- Örneklem, Örnek seçimi, verilerin düzenlenmesi ve analizi, frekans dağılımı, merkezi eğilim ölçüleri, dağılım ölçüleri, grafiksel gösterimler ve varyasyon katsayısının öğrenilmesi
8- Nokta Tahmini, Bilinen varyansla kitle ortalaması için aralık tahmini konularının ve Bilinen varyansla kitle ortalaması için aralık tahmininde örneklem büyüklüğü, Chebysev ve örneklem büyüklüğü konularının öğrenilmesi
9- Varyans bilinmediğinde kitle ortalaması için aralık tahmini, Kitle standart sapması ve varyansı için aralık tahmininin yapılabilmesi
10- Normal dağılımlı iki kitlenin ortalamaları farkı ve varyansları oranı için aralık tahmini ve Ölçüm çiftleri için aralık tahmini konularının öğrenilmesi

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Güncel sanat kavramlarını anlamak ve ilişkiler kurarak açıklayabilmek
2- Müzik sanatının temel dinamiklerini anlamak, tarihini öğrenmek ve güncelle ilişkilendirebilmek
3- Alanının terminolojisini öğrenmek, kendi yazı ve sunularında sanatın dilini etkili kullanmak
4- Alanında kullanılan yeni yöntem -teknikleri bilmek ve özgün çalışmaların gerçekleştirilebilmesinde kullanabilmek
5- Araştırma yöntem - tekniklerini bilmek ve alanında uygulayabilmek
6- Alanında proje geliştirmek, projesini uygulayarak hayata geçirebilmek
7- Etik kurallara uymak ve sosyal sorumluluk bilinci taşıyabilmek
8- Alanında paylaşıma açık sanatsal etkinlikler düzenlemek; Yaptığı çalışmaları etkili bir şekilde sunabilmek
9- Güncel yayınları, oluşum ve aktiviteleri (konserleri) takip etmek, katılımcı olabilmek
10- Evrensel, ulusal, yerel sanat ve tasarım değerlerinin farkında olabilmek
11- Herhangi bir sanatsal etkinliği (konser, dinleti vb.) çözümleyici ve eleştirel bakış açısı ile değerlendirebilmek
12- Alanın gerektirdiği bilgisayar programlarını, bilişim ve iletişim teknolojilerini sanatsal anlamda kullanabilmek
13-
14-
15-
16-
17-
18-
19-
20-
21-
22-
23-
24-
25-
26-
27-
28-
29-
30-
31-
32-
33-
34-
35-
36-
37-
38-
39-
40-
41-
42-
43-
44-
45-
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Ödevler 2 15 30
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 1 2 2
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     188
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı Olasılık ve İstatistik, Nobel Yayınevi, Prof. Dr. Fikri Akdeniz.
Yardımcı Kaynaklar Probability and Stochastic Processes: A Friendly Introduction for Electrical and Computer Engineers, by Roy D. Yates and David J. Goodman, 2nd Ed., John Wiley & Sons, Inc. An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Volume 1, 3rd Edition, William Feller (Princeton Univ., New Jersey), ISBN: 978-0-471-25708-0, 1968.

Ders ile ilgili dosyalar