| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Olasılık ve İstatistik | HRT2151 | 3 | 6 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu @ Harita Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Harita Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | DOĞAN UĞUR ŞANLI |
| Dersi Veren(ler) | DENİZ ÖZ DEMİR, BAHATTİN ERDOĞAN |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Yığın veri analizi, hata ve kestirim hesaplarında kullanılan temel olasılık ve istatistik bilgilerinin öğrenilmesi ve uygulanması. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Olasılık hesabı; Rastgele deneyler ve rastgele değişkenler; Olasılık ve dağılım fonksiyonları; Kesikli ve sürekli dağılımlar; Umut değer, varyans, standart sapma; Ortak dağılımlar; Kovaryans ve korelasyon; İstatistiğe giriş; Nokta kestirimi; Aralık kestirimi; Hipotez testleri, Regresyon analizi |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- PÇ-1.1) Merkezi eğilim ölçülerini hesaplar ve istatistiksel sonuçları yorumlama yeteneği kazanır
- PÇ-1.1) Dağılım ölçütlerini hesaplar
- PÇ-1.1) Veri düzenlemesini ve analizini yapar
- PÇ-1.1) Modern hesaplayıcıların istatistiksel fonksiyonlarını kullanır
- PÇ-1.1) Olasılık problemlerini küme teorisi kullanarak çözer
- PÇ-1.1) Olasılık hesabı ve istatistikte kullanılan standartları kullanır
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | DÖÇ-6 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Mühendislikte olasılık ve istatistik | Ders notu |
| 2 | Rastgele deneyler, örnek uzayları ve olaylar | Ders notu |
| 3 | Olasılık hesabı ve teoremleri | Ders notu |
| 4 | Koşullu olasılık, bağımsız olayların olasılığı ve Bayes Teoremi | Ders notu |
| 5 | Kesikli rastgele değişkenler, olasılık fonksiyonu ve dağılım fonksiyonu | Ders notu |
| 6 | Kesikli rastgele değişkenlerin umut değeri, varyans ve standart sapma | Ders notu |
| 7 | Kesikli olasılık dağılımları: Düzgün dağılım ve Binom dağılımı | Ders notu |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Sürekli rastgele değişkenler ve bunların yoğunluk fonksiyonları ile dağılım fonksiyonları | Ders notu |
| 10 | Örnek seçimi, verilerin düzenlenmesi ve analiziSürekli dağılımlar: Düzgün dağılım ve normal dağılım | Ders notu |
| 11 | Ortak dağılımlar, kovaryans ve korelasyon | Ders notu |
| 12 | Nokta ve aralık kestirimi | Ders notu |
| 13 | İstatistiğe giriş ve regresyon analizi / Ara sınav 2 | Ders notu |
| 14 | Hipotez testleri | Ders notu |
| 15 | Konu Tekrarı ve Uygulamaları | Ders notu |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 2 | 60 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 3 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 2 | 32 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 33 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
