GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
OLASILIK KURAMI/5161303
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. Salih ÇELEBİOĞLU
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/scelebi
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  scelebi@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Olay ve rastgele değişken dizi ve aileleri için bağımsızlık kavramlarını öğrenmek ve uygulamak
Rastgele değişken dizileri için yakınsaklık türlerini ve bu türler arasındaki ilişkileri öğrenmek
Özellikle zayıf ve güçlü büyük sayı kanunlarını öğrenmek ve uygulamak
Karakteristik fonksiyonların yakınsaklık türlerini incelemede araç olarak kullanılmasının farkında olmak
Sonsuz bölünebilir ve kararlı dağılımlara ilişkin kavramları öğrenmek
Koşullu beklenen değer ve kernel kavramlarını ayrıntılarıyla öğrenmek



 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  1. Clarke L.E., 1975, Random Variables, Longman, London. 2. Moran P.A.P., 1984, An Introduction to Probability Theory, Clarendon Press, Oxford. 3.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Bağımsızlık; olay ve rastgele değişken dizi ve aileleri için bağımsızlık
2. Hafta  Sıfır-bir kuralları
3. Hafta  Yakınsaklık, hemen hemen her yerde yakınsaklık
4. Hafta  Ortalama içinde yakınsaklık ve olasılık içinde ve dağılım içinde yakınsaklık
5. Hafta  Yakınsaklık türleri arasındaki ilişkiler, büyük sayılar kanunu
6. Hafta  Karakteristik fonksiyonlar, tersinme teoremi
7. Hafta  Ara sınav
8. Hafta  Zayıf büyük sayılar kanunu, merkezi limit teoremi
9. Hafta  Sonsuz bölünebilir dağılımlar, Raikov teoremi
10. Hafta  Sonsuz bölünebilir dağılımın karakteristik fonksiyonunun kanonik temsili
11. Hafta  Kararlı dağılımlar
12. Hafta  Koşullu beklenen değerler ve olasılıklar
13. Hafta  Koşullu beklenen değerlerin ayrıştırılması
14. Hafta  Kerneller
15. Hafta  Kernellerin beklenen değeri ve koşullu dağılımlar
16. Hafta  Final Sınavı
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  1. Clarke L.E., 1975, Random Variables, Longman, London. 2. Moran P.A.P., 1984, An Introduction to Probability Theory, Clarendon Press, Oxford. 3.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
40
 Ödev
2
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
3
14
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
10
5
50
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
10
2
20
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
4
7
28
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
3
5
15
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
3
10
30
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
185
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.4
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. Lisans yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
2. İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanır.X
3
3. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.X
4
4. İstatistik alanında edindiği yüksek lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. Bilimsel bir araştırma probleminin tanımlanmasından, raporlanmasına kadar ki tüm süreci gerçekleştirerek, sözlü, yazılı ve görsel olarak aktarır.X
6
6. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.X
7
7. Disiplinler arası çalışmalarda istatistik bilimini kullanabilme becerisine sahiptir.X
8
8. İstatistik literatürünü takip edebilecek bir yabancı dile sahiptir.X
9
9. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını ve bilişim teknolojilerini, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.X
10
10. İstatistik alanında edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken, toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X