| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Matematik Öğretmenliği - Lisans | MAT354 | Olasılık | Zorunlu | 6 | 9,00 | 4 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Lisans - Atatürk Eğitim Fakültesi - Matematik Öğretmenliği
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Matematik Eğitiminde gerekli olan temel olasılık kavramlarını öğrenmek ve bunları kullanma becerisini kazanmak.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Rastgele değişken kavramı, olasılık uzayı, bir değişkenli olasılık dağılımları, çok değişkenli olasılık dağılımları, çok değişkenli olasılık dağılımları, matematiksel beklenen değer, karakteristik fonksiyonlar, üretici fonksiyonlar, koşullu beklenen değer, bazı eşitsizlikler, bazı kesikli ve mutlak sürekli olasılık dağılımları
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Anlatma,Problem çözme,Problem çözme saatinde konuları tekrar tartışma
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
An Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications,Larsen,R.J;Marx,M.L;Prentice Hall,2001. Ders Notları,Prof.Dr.Müjgan TEZ Olasılık ve İstatistik,Prof.Dr.Fikri Akdeniz,Nobel Kitabevi,2007
Dersin Web Sayfası
Yok
Öğrenme Çıktıları
- Bu ders kapsamında, matematikteki küme teorisinin karşılığının günlük hayattaki olaylara karşılık geldiğini kavrar
- Deneylerin rasgele değişken ürettiğini ve bunun örneklem uzayından R3 uzayına bir fonksiyon olduğunu anlar
- Rasgeleliğin ölçülmesinin nasıl mümkün olabileceğini öğrenir.
- Öğrendiği konuların günlük yaşamda karşılığını algılar.
- Chebyshev Eşitsizliği. Bazı Özel Kesikli Dağılımlar
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Olasılık,Kümeler Kuramı |
| 2 | Örnek Uzaylar,Örnek Noktalar ve Olaylar |
| 3 | Örnek Noktaları Sayma Kuralları. Permütasyonlar |
| 4 | Kombinasyonlar. Binom Teoremi. |
| 5 | Bir Olayın Olasılığı; Olasılık Aksiyomları |
| 6 | Bazı Olasılık Kuralları, Geometrik olasılık |
| 7 | Koşullu Olasılık, Bağımsız Olaylar, Bayes Teoremi |
| 8 | Arasınav |
| 9 | Rasgele Değişkenler; Kesikli ve Sürekli Rasgele Değişkenler |
| 10 | İki Boyutlu Rasgele Değişkenler. Beklenen Değer, |
| 11 | Varyans ve Özellikleri. Momentler. Moment Üreten Fonksiyon |
| 12 | Chebyshev Eşitsizliği. Bazı Özel Kesikli Dağılımlar |
| 13 | Bernoulli, Binom,Geometrik Dağılım ve ortalama,varyansları |
| 14 | Negatif Binom, Hipergeometrik Dağılım |
| 15 | Poisson ve Kesikli Düzgün Dağılım,Normal Dağılım |
| 16 | Çalışma Haftası |
| 17 | Final |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 14 | 7 | 98 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 3 | 8 | 24 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 |
| Teorik Ders Saati | 1 | 12 | 12 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | |||||||||||||||||||||
| ÖÇ2 | |||||||||||||||||||||
| ÖÇ3 | |||||||||||||||||||||
| ÖÇ4 | |||||||||||||||||||||
| ÖÇ5 |