| | | | | | | | | | | | ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ PROGRAM DERS BİLGİ PAKETİ DERS İÇERİĞİ |
| | | | | | | |
| | | | | | | | | | | Bölüm | Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği | DERS BİLGİLERİ(Revizyon Tarihi:09.11.2023 12:08:00) | Ders Kodu | Ders Adı | Kredi Teorik | Kredi Pratik | Kredi Lab/U | Kredi Toplam | Kredi Ects | Yarı Yılı | BLG-206 | Olasılık ve İstatistik | 3,0 | 0,0 | 0,0 | 3,0 | 3,0 | 4. Yarıyıl | Dersin Dili | Türkçe | Ders Düzeyi | LİSANS TYYÇ:6.DÜZEY EQF-LLL:6.DÜZEY QF-EHEA:1.DÜZEY | Dersin Türü | Zorunlu | Dersi Verenler | Doç.Dr. Sinan UĞUZ | Dersin Yardımcıları | | Ofis Yeri | Teknoloji Fakültesi E-14 Blok Kat 2 | E-Posta | sinanuguz@isparta.edu.tr | Ofis Görüşme Saatleri | | İş Telefonu | 2146862 | Dersin Amacı | İstatistiksel kavramları ve yöntemleri öğrenciye tanıtmak.
| Dersin İçeriği | Olasılığa giriş, ayrık rastlantı değişkenkleri, sürekli rastlantı değişkenleri, iki boyutlu dağılımlar, kestirime giriş, istatistiksel hipotez testi, doğrusal modeller | Önkoşul Dersleri | | Dersi İşleyiş Yöntemi | Yüz Yüze | DERSİN KATEGORİSİ | Dersin Kategorisi (Genel) | Katkı Düzeyi (%) | Temel Mesleki Ders | 100 | Uzmanlık/Alan Dersi | 0 | Destek Dersi | 0 | Beceri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersi | 0 | Aktarılabilir Beceri Dersi | 0 |
| |
|
| | | | | | | | DERSİN KAZANIMLARI(Revizyon Tarihi:04.04.2024 08:46:00) | | Öğrenciler, örnek uzay, olaylar ve olasılık aksiyomları gibi temel olasılık kavramlarını anlayabilecekler. | | Öğrenciler, kesikli (örneğin, binom, Poisson) ve sürekli (örneğin, normal, üstel) olasılık dağılımlarını tanıyıp uygulayabilecekler. | | Öğrenciler, güven aralıkları ve p-değerleri gibi uygun yöntemler kullanarak tahmin ve hipotez testi gibi istatistiksel çıkarımı gerçekleştirebilecekler. | | Öğrenciler, basit doğrusal regresyon ve çoklu regresyon gibi regresyon analizi tekniklerini kullanarak değişkenler arasındaki ilişkileri analiz edebilecekler. | | Öğrenciler, bilim, mühendislik, finans ve sosyal bilimler gibi çeşitli alanlardaki gerçek dünya problemlerine olasılık ve istatistik kavramlarını uygulayabilecekler. |
|
| | | |
|
|
| |