AKTSOlasılık ve İstatistik

Olasılık ve İstatistik (IE220) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Olasılık ve İstatistik IE220 4. Dönem 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Diğer Bölümlerden Alınan Servis Dersleri
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Öğr. Gör. Dr. Burcu DEVRİM İÇTENBAŞ
Course Assistants
Dersin Amacı Öğrencilerin istatistiksel teknikler gerektiren pratik mühendislik problemlerini çözebilmelerini sağlayacak temel olasılık ve istatistik kavramlarını öğrenmeleri
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Öğrenci olasılık teoresinin temel kavramlarını kavrayacak, bunları mühendislik problemlerinde kullanabilecektir.
  • Öğrenci, istatistiğin değişik mühendislik alanlarındaki uygulamalarını kavrayacak ve bunları geliştirebilecektir.
  • Öğrenci gerçek hayat süreçlerini ve problemlerini istatistiksel uygulamalar kullanarak değerlendiribilecek ve çözecektir.
  • Öğrenci, istatistiksel analizleri uygun bir istatistiksel paket program kullanarak gerçekleştirebilecektir.
Dersin İçeriği Olasılığa ve istatistiğe giriş, rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları, beklenen değer, örnekleme dağılımları, bir ve iki örneklem tahmin problemleri, hipotez testleri, basit doğrusal regresyon.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Olasık ve istatistiğin mühendislikteki kapsamı [1] sayfalar 1-15
2 Tanımlayacı istatistikler- Sayısal özet [1] sayfalar 191-214
3 Tanımlayacı istatistikler- Grafiksel özet [1] sayfalar 191-214
4 Olasılık [1] sayfalar 17-57
5 Olasılık [1] sayfalar 17-57
6 Rassal değişkenler [1] sayfalar 67-74 [1] sayfalar 108-114
7 Ara sınav 1
8 Kesikli olasılık dağılımları [1] sayfalar 79-97
9 Sürekli olasılık dağılımları [1] sayfalar 116-127
10 Örnekleme dağılımları [1] sayfalar 223-231
11 Nokta ve aralık tahmini [1] sayfalar 253-263
12 Nokta ve aralık tahmini [1] sayfalar 253-263
13 Hipotez sınamaları [1] sayfalar 283-314
14 Ara Sınav 2
15 İki örneğin karşılaştırılması [1] sayfalar 351-368
16 Basit doğrusal regresyon [1] sayfalar 401-440

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Montgomery, D.C., and Runger, G.C., Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley and Sons, Inc., 4th Edition, June 2006.
Diğer Kaynaklar 2. Walpole, R.E. , Myers, R.H., Myers, S.L. an Ye, K., Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Prentice Hall, 8th edition, 2007.
3. Milton, J.S. and Arnold, J.C., Introduction to Probability and Statistics: Principles and Applications for Engineering and the Computing Sciences, McGraw-Hill, 4th edition, 2002.
4. Ross, S., Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Academic Press, 3rd edition, 2004.
5. Triola, M.F., Essentials of Statistics, Addison Wesley,2nd edition, 2004.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 4 20
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 40
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 7 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri X
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12 Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisi. X
13 Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 4 5 20
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 3 6
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 3 3
Toplam İş Yükü 125