Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
3MAT257Olasılık3+0+03505.11.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Matematik
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Olasılık ve olasılık dağılımları hakkında temel bilgileri vermek, rasgele değişken kavramı, kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, bir rastgele değişkenin beklenen değeri ve varyansı gibi temel kavramları öğretmek.
Dersin İçeriği Olasılık ve istatistiğin tarihi, kümeler kuramı, örnek uzaylar ve olaylar, sayma yöntemleri, permütasyonlar ve kombinasyonlar, Binom teoremi, olasılık teorisine giriş, koşullu olasılık, bağımsız olaylar ve Bayes teoremi, rasgele değişkenler, rasgele değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları, beklenen değer, varyans, moment çıkaran fonksiyon, Chebyshev eşitsizliği, marjinal ve koşullu dağılımlar, kovaryans, korelasyon.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Yüz yüze
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Şeyma TÜLÜCE DEMİRAY
Dersi Verenler Doç. Dr. Basri ÇALIŞKAN
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Prof. Dr. Fikri Akdeniz, Olasılık ve İstatistik, Nobel Kitabevi, 2010 Adana.

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %100

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42
Ödevler 4 5 20
Ara Sınavlar 1 15 15
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 5 139

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Olasılığın temel kavram ve ilkelerini açıklayabilir ve diğer bilim dalları ile ilişkilendirebilir
2 Küme teorisi yardımıyla temel olasılık kavramını kullanabilir
3 Koşullu olasılığı, bağımsızlık kavramını, Bayes teoremini kavrar
4 Rasgele değişken ve dağılımlarını açıklayabilir
5 Bir rasgele değişkenin beklenen değeri, varyansı ve momentleri kavrar
6 Kesikli ve sürekli bazı olasılık dağılımlarını kavrar
7 Kovaryans ve korelasyonu ifade eder

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Olasılığın tarihi, kümeler kuramı, örnek uzaylar ve olaylar, sayma yöntemleri,
2 Permütasyonlar ve kombinasyonlar, binom teoremi.
3 Olasılık teorisine giriş, olasılık aksiyomları, bazı olasılık kuralları
4 Koşullu olasılık, bağımsız olaylar ve Bayes Teoremi
5 Rasgele değişkenler, kesikli rasgele değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları
6 Sürekli rasgele değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları
7 İki boyutlu rastgele değişkenler, ortak olasılık dağılımları, ortak olasılık fonksiyonları, ortak olasılık yoğunluk fonksiyonları
8 Ara sınav
9 Bir rasgele değişkenin beklenen değeri, varyansı, standart sapması ve özellikleri, Momentler
10 Moment çıkaran fonksiyon. Chebyshev eşitsizliği, varyans-kovaryans
11 Marjinal ve koşullu dağılımlar, kovaryans, korelasyon
12 Kesikli olasılık dağılımları: Düzgün, Bernouilli, Binom
13 Geometrik, Negatif Binom, Poisson, Hipergeometrik
14 Sürekli dağılımlar: Düzgün, Gamma, Üstel,

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13
Tüm 5 5 5 5 3
Ö1 5 5 5 5 3
Ö2 5 5 5 5 3
Ö3 5 5 5 5 3
Ö4 5 5 5 5 3
Ö5 5 5 5 5 3
Ö6 5 5 5 5 3
Ö7 5 5 5 5 3

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=290428&lang=tr