MATH 2005
Olasılık ve İstatistik
Öğretim Elemanı: Prof. Dr. Semail ÜLGEN
Dersin Amacı
Dersin temel amacı, öğrencilere olasılık teorisindeki olasılık ve temel kavramlar, rasgele değişkenler, önemli olasılık dağılımları ve özellikleri, matematiksel beklenti ve varyans kavramlarını tanıtmaktır. Ayrıca, teorik arka plan ve uygulamalar da dahil olmak üzere istatistiğin temel kavram ve yöntemlerini öğreneceklerdir. Öğrencilerin ayrıca, istatistiksel yöntemlerin teknolojik ve bilimsel kararlar vermede oynadığı önemli rolün ilk takdirini kazanmaları beklenmektedir. Öğrencilerden daha sonraki ders çalışmalarında yararlı olacak istatistiksel ilke, yöntem ve araçları öğrenmeleri ve çalışma hayatında karşılaşılabilecek bazı veri analizi durumlarıyla ilgili olmaları beklenir.
Dersin İçeriği
Olasılık teorisindeki olasılık ve temel kavramlar, rasgele değişkenler, önemli olasılık dağılımları ve özellikleri, matematiksel beklenti ve varyans, teorik arka plan ve uygulamaları, istatistiğin temel kavram ve yöntemler, veri analizi teknikleri.
Dersin Ön Koşulu/ Yan Koşulu
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Bertsekas, D. P., & Tsitsiklis, J. N. (2008). Introduction to Probability (2nd ed.). Athena Scientific.Devore, J.L. (2008): Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, Seventh Edition; Thomson, Brooks/Cole, Duxbury.
Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka
Bu derste tüm öğrencilerden akademik dürüstlük ilkelerine uygun hareket etmeleri beklenmektedir. Kopya çekme, intihal, başkasının çalışmasını kendi çalışması gibi sunma ve yetkisiz iş birliği kesinlikle yasaktır. Tüm ödev, proje ve sınav çalışmaları öğrencinin kendi özgün emeğini yansıtmalıdır. Üretken yapay zekâ araçları yalnızca destekleyici öğrenme aracı olarak kullanılabilir. Öğrenciler, bu araçları kavramsal açıklamaları anlamak, alternatif çözüm yollarını incelemek veya kendi çözümlerini kontrol etmek amacıyla kullanabilirler. Ancak yapay zekâ tarafından üretilen içeriklerin doğrudan kopyalanarak ödev veya sınavlarda sunulması akademik ihlal olarak değerlendirilir. Öğrenciler, yapay zekâ araçlarından yararlandıkları durumlarda bunu açıkça belirtmekle yükümlüdür. Nihai çözüm, analiz ve yorumların öğrenciye ait olması zorunludur. Aksi durumlar üniversitenin akademik etik yönergeleri kapsamında değerlendirilir.