GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
OLASILIK KURAMI/1790043
Dersin Adı: OLASILIK KURAMI
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Prof. Dr. Nezir Köse
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/nezir
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  nezir@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Öğrenciler olasılık kuramı için temel bilgilere sahip olacaktır
Öğrenciler olasılık modelleri ile analiz yapabilecektir.
 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Temel İstatistik
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Temel Olasılık Kavramları
2. Hafta  Koşullu Olasılıklar
3. Hafta  Bayes teoremi
4. Hafta  Sayma Kuralları
5. Hafta  Bazı Önemli Kesikli Olasılık Dağılımları-I
6. Hafta  Bazı Önemli Kesikli Olasılık Dağılımları-II
7. Hafta  Normal Dağılım ve Diğer Sürekli Dağılımlar-I
8. Hafta  Ara Sınav
9. Hafta  Normal Dağılım ve Diğer Sürekli Dağılımlar-II Kovaryans ve Finansdaki Uygulamaları
10. Hafta  Doğrusal Olasılık Modelleri
11. Hafta  Probit Modeller
12. Hafta  Logit Models
13. Hafta  Olasılık modelleri için hipotez testleri
14. Hafta  Olasılık modelleri için uyum iyiliği testleri
15. Hafta  Tobit Modeller Poisson Regresyon Modelleri
16. Hafta  Final
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  1. Akdi, Yılmaz, Matematiksel İstatistik, Bıçaklar Kitabevi, Ankara, 2005 2. Long, J. Scott, Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, Sage Pub., 1997
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
50
 Ödev
0
0
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
50
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
50
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
12
3
36
 Haftalık uygulamalı ders saati
2
3
6
 Okuma Faaliyetleri
14
2
28
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
12
2
24
 Materyal tasarlama, uygulama
14
1
14
 Rapor hazırlama
12
2
24
 Sunu hazırlama
12
2
24
 Sunum
1
3
3
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
7
2
14
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
7
2
14
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
187
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.48
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Yöneylem Araştırması alanlarında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma.
2
Yöneylem Araştırması ile ilgili terimleri ve temel teorileri kavrama, uygulama ve değerlendirme becerisine sahip olma.
3
Yöneylem Araştırması alanında toplumsal bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket edebilme, kazandığı bilgi ve becerileri sorumluluk ilkelerine uygun olarak sosyal ve çalışma hayatında uygulayabilme.
4
Kamu Kurum ve Kuruluşları, Özel Sektör ve Sivil Toplum Kuruluşlarında ki Araştırma-Geliştirme bölümlerinde çalışma ve planlama uzman yardımcısı olmak için mesleki yetkinlik kazanma.X
5
İşletme, Finans, Endüstri Mühendisliği, Matematik ve İktisat gibi diğer disiplinlerle ilgili bilgi sahibi olma.X
6
Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgilere dayanarak karşılaştığı güncel soruna ilişkin uygun matematiksel programlama yöntemlerini seçme, kullanma ve değerlendirme becerisine sahip olma.X
7
Disiplinler arası ve disiplin içi çalışmalarda verimli sonuçlara ulaşabilmek için takımla çalışma becerilerine sahip olma.X
8
Kurum ve kuruluşların projelerini planlama, yönetme ve alanında bağımsız çalışmaları yürütebilecek araştırma yöntem bilgisine sahip olma.X
9
Analitik düşünme, araştırma yapabilme ve bir araştırmacı olarak sorunlara bilimsel çözümler getirebilecek niteliklere sahip olma.X
10
Temel düzeyde yöneylem araştırması paket programlarını kullanabilme ve iş hayatında bilişim teknolojileri ile ilgili konularda beceri sahibi olma.