Dersin Adı | Kombinatorik Analiz ve Kesikli Dağılımlar |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
STAT 562 | Güz/Bahar | 3 | 0 | 3 | 7.5 |
Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
Dersin Dili | İngilizce | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans | |||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | ||||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Dersin amacı temel sayma ilkelerinin ötesinde sayma tekniklerini ve kombinatorik yöntemlerini öğrenmek ve olasılık kuramında uygulamaktır. Ayrıca kesikli rasgele değişkenler ve bunların olasılık dağılımlarının incelenmesi amaçlamaktadır. |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Güvercin yuvası ilkesi, Permütasyon, Kombinasyon, Binom katsayıları, Kesikli rassal değişkenler ve olasılık dağılımları, Kapsama dışlama ilkesi ve uygulamaları, Özyineleme bağıntısı ve üreten fonksiyon. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | X | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Kombinatorik nedir? | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (4:26) |
2 | Permütasyon, Kombinasyon ve Sonlu Olasılık | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (44:71) |
3 | Güvercin Yuvası İlkesi | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (26:39) |
4 | Permütayon ve kombinasyonların üretilmesi | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (83:94) |
5 | Permütayon ve kombinasyonların olasılıkta uygulamaları | |
6 | Kısmi sıralama ve denklik bağıntıları | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (106:117) |
7 | Binom teoremi, çokterimli teoremi, kısmi sıralı kümeler | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (124:147) |
8 | Ara sınav | |
9 | Kapsama Dışlama İlkesi | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (160:185) |
10 | Kapsama Dışlama İlkesi | Introductory Combinatorics Prentice Hall: (160:185) |
11 | Özyineleme ve üreten fonksiyonlar | |
12 | Olasılık aksiyomları | A first course in Probability by S.Rosse, Prentice Hall: (24:64) |
13 | Kesikli rassal değişkenler | A first course in Probability by S.Rosse, Prentice Hall: (122:166) |
14 | Koşular ve rasgelelik testleri | Nonparametric Statistical Inference by J.D. Gibbons, S. Chakraborti, CRC Press: (75:96) |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Introductory Combinatorics, Richard A.Brualdi, Prentice Hall |
Önerilen Okumalar/Materyaller | A first course in Probability, S. Ross, Prentice Hall. Nonparametric Statistical Inference, J.D. Gibbons, S. Chakraborti, CRC Press |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | 2 | 10 |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 2 | 50 |
Final Sınavı | 1 | 40 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 60 | |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 40 | |
Toplam |
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 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 6 | 90 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | 2 | 6 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | |||
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 2 | 20 | |
Final Sınavı | 1 | 35 | |
Toplam | 225 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik matematik ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, , derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak, | X | ||||
2 | Matematik ve İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek, | X | ||||
3 | Matematik ve İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak, | X | ||||
4 | Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı matematik ve istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek, | X | ||||
5 | Uygulamalı Matematiğin ve istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek, | X | ||||
6 | Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek, | X | ||||
7 | Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek, | X | ||||
8 | Ulusal ve uluslararası (İngilizce) akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, alanındaki ve alan dışındaki bilimsel toplantılara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarımda bulunabilmek, | X | ||||
9 | Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek, | X | ||||
10 | Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak, | X | ||||
11 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek, | X | ||||
12 | Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak, | X | ||||
13 | Matematik ve istatistiğn kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek, | X | ||||
14 | Matematik ve İstatistik bilinmlerinin gelişmesinde ve kaynaşmasında yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek, | X | ||||
15 | Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek. | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest