| School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||
| Course Code | MATH 224 | ||||
| Course Title in English | Probability and Statistics for Engineering | ||||
| Course Title in Turkish | Mühendislik için Olasılık ve İstatistik | ||||
| Language of Instruction | EN | ||||
| Type of Course | Flipped Classroom | ||||
| Level of Course | Introductory | ||||
| Semester | Bahar,Güz | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 162 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 6 ECTS | ||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||
| Pre-requisites | None | ||||
| Expected Prior Knowledge | Prior knowledge in calculus is expected | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||
| Overall Educational Objective | To learn the fundamentals of probability and statistics and their applications in engineering problems. | ||||
| Course Description | This course provides a comprehensive introduction to probability theory and its applications to engineering. The following topics are covered: definition and rules of probability; random variables and uncertainty, expected value, variance and standard deviation of a probability distribution; discrete probability distributions: the Bernoulli, Binomial, geometric and Poisson distributions; continuous probability distributions: the uniform, exponential and normal distributions; multivariate probability distributions, covariance and correlation; descriptive statistics; sampling and sampling distributions; estimation and confidence interval; hypothesis testing; simple regression. | ||||
| Course Description in Turkish | Bu derste olasılık kuramına ve mühendislik uygulamalarına kapsamlı bir giriş sağlanmaktadır. Derste işlenen konular arasında; olasılık tanımı ve kuralları; rassal değişkenler ve belirsizlik, beklenen değer, varyans ve standart sapma; ayrık olasılık dağılımları: Bernoulli, Binom, geometrik ve Poisson dağılımları; sürekli olasılık dağılımları: düzgün, üstsel ve normal dağılımlar; çok-değişkenli olasılık dağılımları, kovaryans ve korelasyon; betimleyici istatistikler; örnekleme ve örnekleme dağılımları; kestirim ve güven aralığı; hipotez testleri, basit bağlanım bulunmaktadır. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) Olasılık ve istatistik temellerini tanımlamak; 2) Ayrık ve sürekli olasılık dağılımlarını analiz etmek; 3) Mühendislik problemlerini çözmek için istatistiksel yöntemleri uygulamak. |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
| Prepared by and Date | YANİ SKARLATOS , December 2020 |
| Course Coordinator | MEHMET FEVZİ ÜNAL |
| Semester | Bahar,Güz |
| Name of Instructor | Prof. Dr. YANİ SKARLATOS |
| Hafta | Konu |
| 1) | Olasılığın tanımı ve kuralları |
| 2) | Olasılığın tanımı ve kuralları |
| 3) | Rastgele değişkenlerin temelleri |
| 4) | Ayrık olasılık dağılımları |
| 5) | Ayrık olasılık dağılımları |
| 6) | Sürekli olasılık dağılımları |
| 7) | Sürekli olasılık dağılımları |
| 8) | Çok değişkenli olasılık dağılımları |
| 9) | Çok değişkenli olasılık dağılımları |
| 10) | İstatistik, örnekleme ve örnekleme dağılımları |
| 11) | Kestirim |
| 12) | Hipotez Testi |
| 13) | Hipotez Testi |
| 14) | Basit regresyon |
| 15) | Final/Proje/Sunum Dönemi |
| 16) | Final/Proje/Sunum Dönemi |
| Required/Recommended Readings | Required: Probability and Statistics for Engineers and Scientists; R. E. Walpole,R. H. Myers, S. L. Myers, K. Ye; Pearson, 9th Edition, 2016 Recommended: Probability and Statistics for Engineers; R. L. Scheaffer, J.T. McClave; Duxbury Press, 5th Edition, 2010 | |||||||||||||||
| Teaching Methods | Lectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique | |||||||||||||||
| Homework and Projects | None | |||||||||||||||
| Laboratory Work | None | |||||||||||||||
| Computer Use | Yok | |||||||||||||||
| Other Activities | Yok | |||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
|||||||||||||||
| Course Administration |
skarlatosy@mef.edu.tr Instructor’s office: 5th Floor Office hours: Mon. 12:00-13:00. E-mail address: skarlatosy@mef.edu.tr Rules for attendance: Classroom practice contributes to 14% of the final grade. Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given. Missing a final: Faculty regulations. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Regulations |
|||||||||||||||
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 1 | 3 | 1 | 70 | ||
| Küçük Sınavlar | 12 | 1 | 1 | 24 | |||
| Ara Sınavlar | 2 | 32 | 2 | 68 | |||
| Total Workload | 162 | ||||||
| Total Workload/25 | 6.5 | ||||||
| ECTS | 6 | ||||||