Bizi takip edin
|
EN

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Genetik ve Biyomühendislik

MATH 240 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Mühendisler için Olasılık
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 240
Güz
3
0
3
6

Ön-Koşul(lar)
  MATH 154 En az FD notu almış olmak
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Zorunlu
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Anlatım / Sunum
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları)
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere olasılık ve rassal süreçlerin temel ve bazı ileri kavramlarını tanıtmaktır
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • örnek uzay,olay ve sayma teknikleri gibi olasılığın temel kavramlarını kullanabilecektir.
  • olasılık konseptini inceleyebilecektir
  • koşullu olasılık, toplam olasılık formülü ve Bayes teoremini kullanabilecektir.
  • kesikli rassal değişkenleri ve sürekli rassal değişkenlerini hesaplayabilecektir.
  • ortak olasılık dağılımlarının avantajlarını inceleyebilecektir.
  • rassal değişkenlerin ortalama ve varyanslarını bulabilecektir.
  • kesikli ve sürekli dağılımları uygulamalarda uygulayabilecektir.
Ders Tanımı Bu derste olasılıkla ilgili bazı önemli teoremler incelenmektedir. Ayrıca rassal değişkenlerin ve olasılık dağılımlarının uygulamaları tartışılmaktadır.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Örnek uzay ve olaylar Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Olasılık”, bölüm 2 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 55-63.
2 Olaylar ve sayma metotları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Olasılık”, bölüm 2 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 58-71.
3 Sayma metotları, bir olayın olasılığı ve ekleme kuralları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Olasılık”, bölüm 2 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 64-79.
4 Ekleme kuralları, bir olayın koşullu olasılığı Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Olasılık”, bölüm 2 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 76-89.
5 Bayes’ kuralı Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Olasılık”, bölüm 2 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 92-97
6 Rassal değişken konsepti ve kesikli olasılık dağılımları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Random Variables and Probability Distributions”, Chap. 3 Probability & Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (Pearson, 2017), 101-106.
7 Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Rassal değişkenler ve olasılık dağılımları”, bölüm 3 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 104-111.
8 Ara Sınav
9 Ortak olasılık dağılımları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Rassal değişkenler ve olasılık dağılımları”, bölüm 3 Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9. Baskı (United States of America: Pearson, 2017), 114-124.
10 Rassal değişkenin beklenen değeri ve varyansı Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Mathematical Expectation”, Chap. 4 Probability & Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (Pearson, 2017), 131-147.
11 Binom ve çok terimli dağılımlar Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Some Discrete Probability Distributions”, Chap. 5 Probability & Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (Pearson, 2017), 163-170.
12 Binom ve çok terimli dağılımlar Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Some Discrete Probability Distributions”, Chap. 5 Probability & Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (Pearson, 2017), 172-184.
13 Tekdüze, normal, normal eğrisi altında kalan alanlar, normal dağılım uygulamaları, üstel dağılımları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Some Continuous Probability Distributions”, Chap. 6 Probability & Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (Pearson, 2017), 191-205.
14 Tekdüze, normal, normal eğrisi altında kalan alanlar, normal dağılım uygulamaları, üstel dağılımları Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, “Some Continuous Probability Distributions”, Chap. 6 Probability & Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (Pearson, 2017), 191-205.
15 Dönemin gözden geçirilmesi
16 Final sınavı

 

Ders Kitabı

Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition (United States of America: Pearson, 2017).

ISBN-13: 978-0321629111

 
Önerilen Okumalar/Materyaller

William Navidi, Statistics for Engineers and Scientists, 5th Ed. (United States of America: Mc-Graw Hill, 2019) 

ISBN-13: 978-1260547887

 

 

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
2
10
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
40
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
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
14
3
42
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
30
30
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

Matematik, Fen Bilimleri ve Genetik ve Biyomühendislik konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır.

X
2

Karmaşık Genetik ve Biyomühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.

3

Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.

4

Genetik ve Biyomühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.

X
5

Genetik ve Biyomühendislik araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

6

Genetik ve Biyomühendislik disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Genetik ve Biyomühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibidir; Genetik ve Biyomühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; Genetik ve Biyomühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir.

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Genetik ve Biyomühendislik ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Genetik ve Biyomühendislik alanıyla ilişkilendirir.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.