Dersin adı: Olasılık ve İstatistik Önkoşullar: Yok. Dersin tanımlanması

Dersin adı: Olasılık ve İstatistik
Önkoşullar:
Yok.
Dersin tanımlanması:
Dersin amacı öğrencilere, verilerin özetlenmesi ve küçük veri setinin incelenmesi yoluyla veri
yığınları hakkında karar verilmesinin öğretilmesidir. Bu kapsamda; istatistiğin mantığı, veri
gruplama, betimleyici istatistikler, grafikler, istatistiksel analiz ve yorumlama konuları
üzerinde durulmaktadır.
Öğretim Metotları – Materyalleri:
Anlatım, soru-cevap, örnekler, ders notları, sunumlar
Değerlendirme Metotları:
%40 Vize, % 60 Final
Öğrencinin kazanacağı temel beceriler:
İstatistiksel yorumlama yeteneği kazanılması yoluyla bilimsel araştırma yapabilmek.
Ana kaynaklar:
Prof. Dr. Semra Oral Erbaş, “Problemler ve çözümleri ile Olasılık ve İstatistik”, 4. baskı, Gazi
yayınevi, Ankara, 2007.
D.C. Montgomery, G.C. Runger, “Applied statistics and probability for engineers”, Fourth
edition, Wiley, 2007.
Yardımcı kaynaklar:
W. Mendenhall, R.J. Beaver, B.M., Beaver, “Introduction to probability and statistics”
Brooks/Cole International student edition.
Minitab user’s guide.
Yarıyıl ders planı:
Hafta 1: Dersin tanıtımı, istatistiğe giriş.
Hafta 2: Verilerin istatistik ölçülerle tanımlanması ve örnekleme yöntemleri.
Hafta 3: Frekans dağılımları, histogramlar, diyagramlar ve plotlar.
Hafta 4: Betimleyici istatistik – Bölüm 1
Hafta 5: Betimleyici istatistik – Bölüm 2
Hafta 6: Olasılık ve olasılık dağılışları – Bölüm 1
Hafta 7: Olasılık ve olasılık dağılışları – Bölüm 2
Hafta 8: Arasınav
Hafta 9: Bazı kesikli olasılık dağılışları – Bölüm 1
Hafta 10: Bazı kesikli olasılık dağılışları – Bölüm 2
Hafta 11: Bazı sürekli olasılık dağılışları ve normal dağılış.
Hafta 12: Örnekleme dağılışları ve parametrelerin nokta kestirimi.
Hafta 13: Örneklem büyüklüğü, güven aralıkları ve büyük-örnek tahminlemesi – Bölüm 1.
Hafta 14: Örneklem büyüklüğü, güven aralıkları ve büyük-örnek tahminlemesi – Bölüm 2.