| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| OLASILIK |
İkinci düzey |
BİS 510 |
Seçmeli |
1 |
6.00 |
6.00 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
YOK
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
DOÇ. DR. GÖZDE ERTÜRK ZARARSIZ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
YRD.DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
YOK
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Sınıf Dersi
|
|
Dersin amacı
|
Raslantı değişkenleri ve bunlara ilişkin olasılıksal dağılımlar, olasılık yoğunluk ve dağılım fonksiyonları kavratılarak, öğrenciye bilim uzmanlığı ve doktora derslerinde gereksinim duyacağı olasılıkla ilgili bilgiler verilir. Anlatılan konulara ilişkin çeşitli bilgisayar programlarında çözümlemeler yapılır. Öğrencilere ara ödevleri verilerek konular pekiştirilir.
|
|
Dersin tanımı
|
istatistik biliminin temelini oluşturan olasılık kuramı hakkında temel bilgiye sahip olarak, bilim uzmanlığı ve doktora derslerinde gereksinim duyacağı olasılıkla ilgili temel bilgileri kavramış olacaktır.
|
|
1- |
Kümeler
|
|
2- |
Sıradüzen, Birleşim ve İki Terimli Teoremi
|
|
3- |
Olasılık Kavramları (Raslantı Olayı, Örneklem Uzayı, Olaylar ve Olaylar Uzayı, Teoremler
|
|
4- |
Olasılık Kavramları (Koşullu Olasılık, Bağımsız olaylar, Örneklem Uzayında Sonuçların Olasıkları, Toplam Olasılık Formülü, Bayes Formülü
|
|
5- |
Bir Boyutlu Raslantı Değişkenleri (Raslantı Değişkenlerin Tanımı, Bir raslantı değişkeninin beklenen değeri, Bir raslantı değişkeninin varyansı, Kesikli raslantı değişkenleri, Sürekli raslantı değişkenleri Dağılım Fonksiyonları, Koşullu Olasılık ve Dağılım Fonksiyonları, Raslantı değişkenlerinde dönüştürme)
|
|
6- |
Beklenen Değerler ve Momentler (Beklenen değer, Raslantı değişkenlerinin bir fonksiyonunun beklenen değeri, Raslantı değişkeninin varyansı, Momentler, Moment çıkaran fonksiyon Karakteristik fonksiyon, Olasılık çıkaran fonksiyon, Koşullu beklenen değer, koşullu varyans)
|
|
7- |
Kesikli Dağılımlar ( Bernoulli, Binom, Poisson Dağılımları Geometrik, Negatif Binom, Hipergeometrik Dağılımlar)
|
|
8- |
Sürekli Dağılımlar (Normal, Tekbiçimli)
|
|
9- |
Sürekli Dağılımlar (Üstel, Gamma, Beta, Cauchy Dağılımları)
|
|
10- |
Bileşik Dağılımlar (Bileşik Olasılık Fonksiyonları, Bileşik Dağılım Fonksiyonu, Marjinal Olasılık ve Dağılım Fonksiyonları)
|
|
11- |
Bileşik Dağılımlar ((x,y) raslantı değişkenlerinin bir fonksiyonunun beklenen değeri, Bağımsız raslantı değişkenleri, Çarpımlar momenti, 2 raslantı değişkenin moment çıkaran fonksiyonu, Korelasyon katsayısı, koşullu dağılımlar)
|
|
12- |
Öğrenci Sunumları ve tartışma
|
|
13- |
|
|
14- |
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Olasılık ile ilgili kavramları açıklayabilecek
|
|
2- |
Beklenen değer ve moment kavramını açıklayabilecek
|
|
3- |
Kesikli dağılımları sayabilecek
|
|
4- |
Sürekli dağılımları sayabilecek
|
|
5- |
Bileşik dağılım fonksiyonlarını tanımlayabilecek
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
|
|
|
2- |
Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
|
|
|
3- |
Sunum ve aktarma becerisi kazanır,
|
|
|
4- |
Biyoistatistik Ana bilim alanında uzmanlık düzeyinde yeterli bilgi birikimine sahip olur,
|
|
|
5- |
Bilimsel bakışa sahip olur,
|
|
|
6- |
Bilimsel bir çalışmanın nasıl planlanıp yürütüleceğini öğrenir,
|
|
|
7- |
Saha çalışmalarında bilgi, görgü ve beceri kazanır
|
|
|
8- |
Bilimsel yenilikleri takip eder,
|
|
|
9- |
Bağımsız çalışma ve işbirliği yapabilme becerisine sahip olur,
|
|
|
10- |
Sorgulayıcı, araştırıcı ve gözlemci niteliklere sahip olur,
|
|
|
11- |
Karşılaşılan sorunlara çözümsel bakış açısı kazanır,
|
|
|
12- |
|
|
|
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
|
3
|
42
|
|
Ödevler
|
2
|
10
|
20
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
0
|
0
|
0
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
20
|
20
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
1
|
1
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
0
|
0
|
0
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
30
|
30
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
1
|
1
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
156
|
|
AKTS
|
|
|
6.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
30
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
2
|
25
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
55
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
55
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
45
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
1. İnal, C., Günay, S.Olasılık ve Matematiksel İstatistik. 3. Basım. H.Ü. Fen Fakültesi Basımevi. 1993. 2. Balakrishnan, N., Charalambides, CH. A., Koutras, M.V. Probability and Statistical Models with Applications.Chapman and Hall, 2001.
|
|