Elektrik Elektronik Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05140408 | Probability and Statistics | 2 | Bahar | 4 | 3+0+0 | 3 | 5 |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi İbrahim ONARAN |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Dr. Öğr. Üyesi İbrahim ONARAN | A-125 | [email protected] | 7678 | Salı 15:30-16:30 |
Dersin İçeriği
Olasılık ve istatistiğe giriş, Temel olasılık, Bağımsız olaylar, Bazı olasılık modelleri, Rasgele değişkenler, Dağılımlar. Ayrık ve devamlı dağılımlar, Bağımsız rasgele değişkenlerin değişimi, Şartlı dağılımlar, Matematiksel beklentiler: ortalama, varyans, moment ortaya çıkaran fonksiyonlar, Karakteristik fonksiyonlar, Koşullu beklenti, Sınırlı dağılım
Dersin Amacı
Olasılık ve İstatistikte bazı temel terimler ve kavramları vermek ve mühendislikte istatiksel yöntemler ve olasılık teorisinin nasıl ve niçin kullanılacağını öğretmek.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | X |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P1 | Matematik, fen bilimleri ve mühendislikle ilgili konularda sağlam bir bilgi birikimi ve bu bilgileri karmaşık mühendislik sorunlarını çözme yeteneği. | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Sayma yöntemlerini öğrenir. | P.1.6 | 1 |
| Ö2 | Sayma ve olasılık genel teoremlerini öğrenir. | P.1.7 | 1 |
| Ö3 | Rasgele sayıları öğrenme ve kullanma becerisi elde eder. | P.1.8 | 1 |
| Ö4 | Beklenen değer, varyans, moment ortaya çıkaran fonksiyonları gibi olasılık kavramlarını öğrenirler. | P.1.9 | 1 |
| Ö5 | Olasılık dağılımları ve kullanım alanları hakkında bilgi sahibi olurlar. | P.1.10 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Olasılık ve istatistiğe giriş |
| 2 | Temel olasılık |
| 3 | Bağımsız olaylar |
| 4 | Bazı olasılık modelleri |
| 5 | Rasgele değişkenler |
| 6 | Rasgele değişkenler |
| 7 | Dağılımlar. Ayrık ve devamlı dağılımlar |
| 8 | Dağılımlar. Ayrık ve devamlı dağılımlar |
| 9 | Bağımsız rasgele değişkenlerin değişimi |
| 10 | Şartlı dağılımlar. |
| 11 | Matematiksel beklentiler: ortalama, varyans, moment ortaya çıkaran fonksiyonlar. |
| 12 | Karakteristik fonksiyonlar. |
| 13 | Koşullu beklenti |
| 14 | Sınırlı dağılım |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | 1 Jean Jacod and Phillip Protter "Probability Essentials", Springer, 2nd Edition, (2003) |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 45 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 55 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 0 | ||
| Toplam Yük / 30 | 0 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 0 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 |
|---|---|---|
| Ö1 | Sayma yöntemlerini öğrenir. | 5 |
| Ö2 | Sayma ve olasılık genel teoremlerini öğrenir. | 5 |
| Ö3 | Rasgele sayıları öğrenme ve kullanma becerisi elde eder. | 5 |
| Ö4 | Beklenen değer, varyans, moment ortaya çıkaran fonksiyonları gibi olasılık kavramlarını öğrenirler. | 5 |
| Ö5 | Olasılık dağılımları ve kullanım alanları hakkında bilgi sahibi olurlar. | 5 |