| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| İşletme (İngilizce) - Lisans | MATH290 | Probability Theory | Seçmeli | 4 | 3,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Lisans - İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi - İşletme (İngilizce)
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu ders uygulamaları ile birlikte olasılığa temel giriş sağlar. Öğrencilere Olasılık teorisi ve rastgele süreçlerin temelleri tanıtılacak ve bu kavramlar işletme uygulamaları ile pekiştirilecektir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Bu derste permütasyon ve kombinasyon genel kuralları, olasılık teorisine giriş, olasılığın temel kavramları, , Bayes Kuralı, tesadüfi değişken, kesikli olasılık dağılımları, sürekli olasılık dağılımları, normal dağılım, Markov zincirleri konuları işlenmektedir.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders anlatımı, tartışma, eleştirel düşünme, soru-cevap.
Staj Durumu
yok
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
-
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Öğrenci olasılıksal düşünme becerisini geliştirebilmeli;
- Öğrenci olasılık teorisini iş ve özel hayatında verdiği kararlarda kullanabilmeli;
- Öğrenci birbirinden farklı Markov zincirlerini analiz edebilmeli ve işletme problemlerinde kullanabilmeli;
- Öğrenci temel sürekli dağılımları ve temel kesikli dağılımları ve onları işletme problemlerinde nasıl kullanabileceğini bilmeli;
- Öğrenci koşullu olasılık, bağımsızlık ve Bayes kuralı kavram ve konularını kavramalı. Öğrenci koşullu olasılık, bağımsızlık ve Bayes kuralı kavram ve konularını kavramalı.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Sayma teknikleri (Permütasyonlar, Kombinasyonlar, sıralı örnek, sıralı parçalara ayırma , ağaç diyagramları ) |
| 2 | Sayma teknikleri (Permütasyonlar, Kombinasyonlar, sıralı örnek, sıralı parçalara ayırma , ağaç diyagramları ) |
| 3 | Olasılık teorisine giriş |
| 4 | Olasılığın temel özellikleri |
| 5 | Koşullu olasılık |
| 6 | Bağımsız olaylar |
| 7 | Bayes Teoremi |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | Tesadüfi değişken |
| 10 | Kesikli Olasılık Dağılımı (Binom, Geometrik, Negatif Binom, Hipergeometrik ve Poisson) |
| 11 | Sürekli Olasılık Dağılımı (Uniform, Normal, Student t, Gamma and Beta) |
| 12 | Sürekli Olasılık Dağılımı (Uniform, Normal, Student t, Gamma and Beta) |
| 13 | Markov zincirleri |
| 14 | Markov zincirleri |
| 15 | Markov zincirleri |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
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) |
|---|
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 |
| ÖÇ2 |
| ÖÇ3 |
| ÖÇ4 |
| ÖÇ5 |