UBI 519 - Olasılık ve İstatistik

ÖĞRETİM ÜYESİ
Müge Fesci Sayıt, Doç.Dr.
ASİSTANT
Serkan Ergun
DERS NOTU

DERSİN AMACI
Bu dersin amacı öğrencilerin; olasılık teorisine ve istatistiğe kapsamlı bir giriş yapmasını, bilgisayar bilimlerinde en çok kullanılan istatistiksel çıkarımları ve olasılık modellerini kavramasını sağlamaktır.

DETAYLAR

Dersin Adı

Olasılık Ve İstatistik

Dersin Kodu

UBI519

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Seviyesi

Yüksek Lisans

Dersin AKTS Kredisi

7.5

Haftalık Ders Saati

3

Haftalık Uygulama Saati

 

Haftalık Laboratuar Saati

 

Dersin Verildiği Yıl

 

Dersin Verildiği Yarıyıl

Güz

Dersin Öğretim Üyesi

(Üyeleri)

Yard. Doç. Dr. Müge Fesci Sayıt

Öğretim Sistemi

Örgün Eğitim

Eğitim Dili

Türkçe

Dersin Ön Koşulu Olan Ders(ler)

Hesaplama bilgisi gerekmektedir.

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Staj Durumu

Yok

Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilerin; olasılık teorisine ve istatistiğe  kapsamlı bir giriş yapmasını, bilgisayar bilimlerinde en çok kullanılan istatistiksel çıkarımları ve olasılık modellerini kavramasını sağlamaktır.

Öğrenme Çıktıları

1.  Temel olasılık problemlerini çözebilme.

2.  Bilgisayar bilimlerindeki bazı problemleri temel olasılık bilgisini kullanarak çözebilme.

3.  Şartlı olasılıkları kavrayabilme .

4.  Bilgisayar bilimlerinde kullanılan herhangi bir veri setini herhangi bir dağılıma eşleyerek formüle edebilme .

5.  Tahminleyicileri kavrayabilme.

6.  Özel dağılımları bilgisayar bilimlerinde mevcut olan veri setleri üzerinde kullanabilme.

7.  Rastsal prosesleri kavrayabilme.

8.  Tahminleme yöntemlerini kavrayabilme ve bunu bilgisayar bilimlerindeki problemlerde kullanabilme.

9.  Tahminleyicilerin örnekleme dağılımlarını kavrayabilme.

10. Hipotez testlerini kavrayabilme ve bunları bilgisayar bilimlerindeki problemlerde kullanabilme.

Dersin İçeriği

Olasılığa giriş. Bilgisayar bilimlerindeki bazı problemlerin olasılık bilimi kullanılarak çözümlenmesi.  Şartlı olasılıklar. Rastsal değişkenler ve dağılımlar. Tahminleyiciler. Özel dağılımlar ve bunların bilgisayar bilimlerindeki veri setlerini modellemede kullanılması. Rastsal prosesler, tahminleme. Tahminleyicilerin örnekleme dağılımları. Hipotez testleri ve bunların bilgisayar bilimlerindeki problemlere uygulanması.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği (14 Haftalık)

HAFTA

KONULAR

Teorik Dersler

Uygulama

1

Olasılığa Giriş

Okuma [Ders Kitabı 1. Bölüm]

2

Olasılığa Giriş (Devam)

Okuma [Ders Kitabı 1. Bölüm]

3

Şartlı Olasılıklar

Okuma [Ders Kitabı 2. Bölüm]

4

Şartlı Olasılıklar (Devam)

Okuma [Ders Kitabı 2. Bölüm]

1.  Ödev İlanı

5

 Rastsal Değişkenler Ve Dağılımlar

Okuma [Ders Kitabı 3. Bölüm]

6

Tahminleyiciler

Okuma [Ders Kitabı 4. Bölüm]

7

Özel Dağılımlar

Okuma [Ders Kitabı 5. Bölüm]

8

Özel Dağılımlar (Devam)

Okuma [Ders Kitabı 5. Bölüm]

2.  Ödev İlanı

9

Rastsal Prosesler

Okuma [Ders Kitabı 6. Bölüm]

10

Tahminleme

Okuma [Ders Kitabı 6. Bölüm]

11

Tahminleme (Devam)

Okuma [Ders Kitabı 6. Bölüm]

3. Ödevin İlanı

12

Tahminleyicilerin Örnekleme Dağılımları

Okuma [Ders Kitabı 7. Bölüm]

13

Hipotez Testleri

Okuma [Ders Kitabı 8. Bölüm]

14

Hipotez Testleri (Devam)

Okuma [Ders Kitabı 8. Bölüm]

 

Ders Kitabı/Malzemesi/Önerilen Kaynaklar

 

 

 

 

DERS KİTABI:

1. DeGroot,  M.H., Scherwish,  M. J.,  Probability and Statistics, 3rd edition, Addision Wesley, 2002.

YARDIMCI KİTAP:

1.  Ross,  S.M.,  Probability Models for Computer Science, 1st edition, Academic Press, 2001.

© 2014 Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü. TÜM HAKLARI SAKLIDIR.