# |
Öğrenim Çıktıları |
1 |
Verileri tanımlayabilir ve tanımlayıcı ilişkileri özetleyebilir. |
2 |
Kategorisel ve sayısal değişkenleri tanımlayıp aralarındaki ilişkileri grafiklerle açıklayabilir. |
3 |
Merkezi eğilim ve değişkenliğin ölçülerini tanımlayıp değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyebilir. |
4 |
Sonuçlar, olaylar, permütasyon ve kombinasyonlar, olasılık, öznel olasılık, olasılık kuralları, koşullu olasılık, iki değişkenli olasılıklar gibi kavramları değerlendirebilir. |
5 |
Ayrık ve sürekli rastgele değişkenleri, özelliklerini, olasılık dağılımlarını ve beklentilerini inceleyebilir. |
6 |
Normal dağılımı ve yaklaşığını uygulayabilir. |
7 |
Olasılık dağılımlarını kullanabilir ve uygulayabilir.
|
8 |
Verilerin basıklık ve çarpıklık durumunu belirleyebilir. |
# |
Konular |
Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
1 |
İstatistik Nedir? Temel İstatistik Kavramları |
Anlatım, Tartışma |
2 |
Verileri Tanımlama: Frekans Tabloları, Frekans Dağılımları ve Grafik Sunum |
Anlatım, Tartışma |
3 |
Verileri Tanımlama: Sayısal Ölçüler (Konum Ölçüleri)
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
4 |
Verileri Tanımlama: Sayısal Ölçüler (Dağılım Ölçüleri)
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
5 |
Verileri Tanımlama: Sayısal Ölçüler (Bölme Ölçüleri)
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
6 |
Olasılık Kavramlarının İncelenmesi
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
7 |
Rastgele Değişken ve Olasılık Dağılımı
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
8 |
Ara Sınav değerlendirmesi (online) |
online yazılı sınav |
9 |
Kesikli olasılık dağılımları. Bernoulli ve Binom dağılımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
10 |
Kesikli olasılık dağılımları. Poisson ve Hipergeometrik dağılımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
11 |
Sürekli Olasılık Dağılımları (Düzgün Olasılık Dağılımı ve Normal Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu)
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
12 |
Sürekli Olasılık Dağılımları (Standart Normal Olasılık Dağılımları)
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
13 |
Örnekleme, Örnekleme Yöntemleri ve Örnekleme Olasılık Ortalamalarının Dağılımı |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
14 |
Oranların Örnekleme Olasılık Dağılımı ve Örneklemede Hata
|
Anlatım ve örnek problem çözümü |
15 |
Genel ders tekrarı |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
16 |
Son Sınav (online) |
online yazılı sınav |
# |
Öğrenim Çıktıları |
Program Çıktıları |
Ölçme ve Değerlendirme |
1 |
Verileri tanımlayabilir ve tanımlayıcı ilişkileri özetleyebilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |
2 |
Kategorisel ve sayısal değişkenleri tanımlayıp aralarındaki ilişkileri grafiklerle açıklayabilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |
3 |
Merkezi eğilim ve değişkenliğin ölçülerini tanımlayıp değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyebilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |
4 |
Sonuçlar, olaylar, permütasyon ve kombinasyonlar, olasılık, öznel olasılık, olasılık kuralları, koşullu olasılık, iki değişkenli olasılıklar gibi kavramları değerlendirebilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |
5 |
Ayrık ve sürekli rastgele değişkenleri, özelliklerini, olasılık dağılımlarını ve beklentilerini inceleyebilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |
6 |
Normal dağılımı ve yaklaşığını uygulayabilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |
7 |
Olasılık dağılımlarını kullanabilir ve uygulayabilir.
|
2͵4͵5 |
1͵2 |
8 |
Verilerin basıklık ve çarpıklık durumunu belirleyebilir. |
2͵4͵5 |
1͵2 |