FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ
Matematik
SOSYAL MEDYA
MATH 280 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Olasılık ve İstatistiğe Giriş
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
MATH 280
|
Güz/Bahar
|
2
|
2
|
3
|
6
|
| Ön-Koşul(lar) |
|
|||||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||||
| Dersin Türü |
Servis Dersi
|
|||||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||||
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze | |||||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Anlatım / Sunum | |||||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||||
| Dersin Amacı | Olasılık ve İstatistiğin temel kavramlarını öğrenerek işletme ve ekonomi gibi çeşitli alanlarda uygulamalarını yapabilmektir. Özellikle veri analizi ve sonuçlarının yorumlanması gereken alanlarda uzmanlaşmak isteyen öğrenciler için temel istatistik yöntemleri ve uygulamaları sunulmaktadır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders olasılık, kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını analiz eder, Ayrıca örnekleme dağılımları, tek ve iki ana kütle için güven aralığı tahminleri ve hipotez testlerini oluşturmada katkı sağlar. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri |
X
|
|
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Veri tanımlaması: Grafiksel | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Veri tanımlaması: grafiksel”, bölüm 1 Statistics for Business and Economics, 9. baskı (United States of America: Pearson, 2019), 2-38. |
| 2 | Veri tanımlaması: Sayısal | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Veri tanımlaması: sayısal”, bölüm 2 Statistics for Business and Economics, 9. baskı (United States of America: Pearson, 2019), 39-72. |
| 3 | Olasılık | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Olasılık”, bölüm 3 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 73-125. |
| 4 | Olasılık | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Olasılık”, bölüm 3 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 73-125. |
| 5 | Ara Sınav – 1 | |
| 6 | Kesikli Rasgele Değişken, Bernoulli ve Binom Dağılışları, Kesikli Rasgele Değişkenlerin Birleşik Dağılımı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Ayrık rastgele değişkenler”, bölüm 4 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 126-176. |
| 7 | Sürekli Rasgele Değişken, Normal Dağılım, Sürekli Rasgele Değişkenlerin Birleşik Dağılımı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Sürekli rastgele değişkenler”, bölüm 5 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 177-223. |
| 8 | Örnekleme, Örneklem Ortalamasının Örnekleme Dağılımı ve Örneklem Oranının Örnekleme Dağılımı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Örnekleme ve örnekleme dağılımları”, bölüm 6 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 224-263. |
| 9 | Tahmin: Tek Kitle Ortalaması için Güven Aralığı, Tek Kitle Oranı için Güven Aralığı ve Örneklem Genişliği Belirleme | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Tahmin: tek nüfus”, bölüm 7 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 224-263. |
| 10 | Ara Sınav - 2 | |
| 11 | Tahmin: İki Kitle Ortalaması için Güven Aralığı ve İki Kitle Oranı için Güven Aralığı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Tahmin: ilave konular”, bölüm 8 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 308-325. |
| 12 | Hipotez testleri: Tek Kitle Ortalaması ve Tek Kitle Oranı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Hipotez testleri: tek nüfus”, bölüm 9 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 326-364. |
| 13 | Hipotez testleri: İki Kitle Ortalaması ve İki Kitle Oranı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., “Hipotez testleri: ilave konular”, bölüm 10 Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), 365-396. |
| 14 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
| 15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final sınavı |
| Ders Kitabı | Newbold P., Carlson W.L., Thorne B., Statistics for Business and Economics, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2019), ISBN-13:978-1292315034 |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | Lind D., Marchal S., Statistical Techniques in Business & Economics, 17. Baskı (McGraw-Hill, 2017), ISBN-13: 978-1259666360 |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
2
|
20
|
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | ||
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
30
|
| Final Sınavı |
1
|
50
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
50
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
50
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
2
|
28
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
2
|
10
|
20
|
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
0
|
||
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
28
|
28
|
| Final Sınavı |
1
|
40
|
40
|
| Toplam |
180
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur. |
X | ||||
| 2 | Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir. |
X | ||||
| 3 | Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder. |
X | ||||
| 4 | Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. |
X | ||||
| 5 | Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır. |
|||||
| 6 | Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar. |
|||||
| 7 | Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır. |
|||||
| 8 | Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular. |
|||||
| 9 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. |
|||||
| 10 | Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. |
|||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
SOSYAL MEDYA
HABER |TÜM HABERLER
48 Saatlik ‘Matematik’ Maratonu
Milli Eğitim Bakanlığı’nın matematik derslerini keyifli hale getirerek öğrenmeyi kolaylaştırmak hedefiyle başlattığı ‘Matematik Seferberliği’ne İzmir’den destek geldi.
İEÜ’lü profesöre Yunanistan’dan büyük onur
Matematik ve istatistik alanında Türkiye’nin önde gelen isimlerinden biri olan İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Fen-Edebiyat Fakültesi Dekanı Prof. Dr. İsmihan Bayramoğlu, Yunanistan
‘Dünya Matematik ve Pi Günü’ne özel etkinlik
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Matematik Bölümü, farklı üniversitelerden akademisyen ve öğrencilerin katılımıyla online olarak “Dünya Matematik ve Pi Günü” kutlaması gerçekleştirdi.