FEN FAKÜLTESİ
AKTÜERYA
Dersin Adı   Olasılık ve İstatistik I
Dönemi Dersin Kodu Teorik Saat / Uygulama Saati AKTS
1 2717102 4 / 0 6
Dersin Düzeyi Lisans
Dersin Dili Türkçe
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Mehmet Fedai KAYA
Koordinator E-mail fkaya selcuk.edu.tr
Öğretim Elemanı
Yardımcı Öğretim Elemanları
Dersin Amacı Olasılık teorisinin temel kavram ve teorisi öğretilir. Olasılık deneylerinin bu teori yardımıyla modellenmesi ve bu model üzerinden olasılık hesaplamarının nasıl yapılacağı öğretilir.
Temel Bilimler Mühendislik Bilimleri Sosyal Bilimler Eğitim Bilimleri Sanat Bilimleri Sağlık Bilimleri Tarım Bilimleri
70 30 0 0 0 0 0
DERS YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Ders sınıf ortamında karşılıklı konu anlatımı, ödevler ve tartışma şeklinde gerçekleştirilecektir.
HAFTA DERS İÇERİĞİ KAYNAK
1 Kombinatorik(sayma problemleri), permütasyon, kombinasyon, tekrarlı permütasyonlar ve kombinasyonlar John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
2 Sayma problemleri ile ilgili örnekler John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
3 Olasılık uzayı kavramı, olasılık deneylerinin modellemesi, olasılık ölçüsü ile ilgili teoremler ve konuyla ilgili örnekler John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
4 Geometrik olasılık ile ilgili örnekler Koşullu olasılık, tam olasılık formülü, Bayes teoremi John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
5 Kesikli rasgele değişkenlerin olasılık fonksiyonu, dağılım fonksiyonu, beklenen değer, varyans, kavramlarının tanımları verilecek basit örneklerle konu anlatılacak John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
6 Özel kesikli dağılımlar, Bernoulli, binom, geometrik, negatif binom dağılımları ilgili örneklerle verilir. Bilgisayar paket programlarıyla özel kesikli dağılımların incelenmesi John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
7 Özel kesikli dağılımlara devam edilir, Multinominal, hipergeometrik, çok değişkenli hipergeometrik, poisson dağılımı ilgili örneklerle verilir. Bilgisayar paket programlarıyla özel kesikli dağılımların incelenmesi John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
8 Simülasyon çalışmasıyla sınıflandırılmış ve sınıflandırılmamış kesikli dağılıma sahip veriler için mod, medyan, ortalamave varyansın bulunması John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
9 Sınava hazırlık John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
10 Arasınav
11 Sürekli rasgele değişkenlerin olasılık yoğunluk fonksiyonu, dağılım fonksiyonu, beklenen değer, varyans, kavramlarının tanımları verilecek basit örneklerle konu anlatılacak . John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
12 Simülasyon çalışmasıyla sınıflandırılmış ve sınıflandırılmamış sürekli dağılıma sahip veriler için mod, medyan, ortalamave varyansın bulunması John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
13 Özel sürekli dağılımlar, sürekli düzgün, üstel,gama , ki-kare dağılımları verilecek. Bilgisayar paket programlarıyla özel sürekli dağılımların incelenmesi . John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
14 Normal dağılım,binom dağılımının normal dağılıma yakınsaması örneklerle verilir. John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
15 Sınava hazırlık John E. Freunddan Matematiksel istatistik çeviren Ümit Şenesen, Olasılık ve istatistiğe giriş I,II, Fikri Öztürk, Temel İstatistik Yöntemler, Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz
16 Final sınavı
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ   Ara Sınav Final
  Sayı Katkı Payı Sayı Katkı Payı  
Yarıyıl İçi Çalışmaları : - - - -
Devam/Katılım : - - - -
Uygulamalı Sınav : - - - -
Derse Özgü Staj : - - - -
Küçük Sınav : - - - -
Ödev : - - - -
Sunum ve Seminer : - - - -
Projeler : - - - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - - - -
Vaka Çalışmaları : - - - -
Arazi Çalışmaları : - - - -
Klinik Çalışmaları : - - - -
Diğer Çalışmaları : - - - -
Ara Sınav   1 40 - -
Final   - - 1 60
AKTS İŞ YÜKÜ TABLOSU   Sayı Süre
Ders Süresi : 14 4
Sınav Dışı Ders Çalışma Süresi : 14 6
Sunum ve Seminer Hazırlama : - -
Derse Özgü Staj : - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - -
Arazi Çalışmaları : - -
Vaka Çalışmaları : - -
Projeler : - -
Ödev : - -
Küçük Sınavlar : - -
Ara Sınav : 1 15
Final : 1 25
DERSİN AKTS KREDİSİ 6
No DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI KATKISI (*)
D.Ö.Ç. 1 Kombinatorik (sayma problemleri) metodlar ve uygulamaları verilir. 4
D.Ö.Ç. 2 olasılık uzayı ve bu uzay yardımıyla olasılık deneylerinin modellenmesi verilir. Kesikili ve sürekli rasgele değişken ler öğretilir. 4
D.Ö.Ç. 3 Bazı özel kesikli ve sürekli dağılımlar ve günlük hayatta uygulamaları verilir 4
D.Ö.Ç. 4 sınıflandırılmış ve sınıflandırılmamış veriler den kitle dağılımı için sonuç çıkarımı öğretilr. 4
* 1: Zayıf - 2: Orta - 3: İyi - 4: Çok İyi
PROGRAM ÇIKTISI VE DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI İLİŞKİ MATRİSİ

DÖÇ1DÖÇ2DÖÇ3DÖÇ4DÖÇ5DÖÇ6DÖÇ7DÖÇ8DÖÇ9DÖÇ10DÖÇ11DÖÇ12DÖÇ13DÖÇ14DÖÇ15DÖÇ16DÖÇ17DÖÇ18DÖÇ19DÖÇ20
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
PÇ7
PÇ8
PÇ9
PÇ10
PÇ11
PÇ12
PÇ13
PÇ14
PÇ15
PÇ16
PÇ17
PÇ18
PÇ19
PÇ20