Ders Öğretim Planı
Dersin KoduDersin AdıDersin TürüYılYarıyılAKTS
İST311BULANIK OLASILIK VE İSTATİSTİKSeçmeli354
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Amacı
Bulanık mantık, insan mantık çıkarım sistemlerini lineer ve karmaşık olmayan bir biçimde modeller. Bu derste bulanık mantığın temel ilkelerinden bahsedilmektedir. Dahası bulanık mantık kullanılarak geliştirilen istatistiksel yöntemler anlatılmaktadır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Ali MERT
Öğrenme Çıktıları
1Bulanık mantık ile ilgili temel bilgileri öğrenmek
2Bulanık ve klasik istatistiksel yöntemler arasındaki farkı öğrenmek
3Bulanık istatistiksel yöntemlerin nasıl uygulanacağını öğrenmek.
Öğrenim Türü
Örgün Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Dersin İçeriği
Bulanık kümeler ve ifade şekilleri. Üyelik fonksiyonları çeşitleri. Bulanık sayının tanımı ve ifade ediliş şekilleri. Bulanık kümeler üzerindeki işlemler ve bulanık aritmetik. Bulanık sayıları durulaştıran yöntemler. Bulanık doğrusal programlama problemi ve çözüm yöntemleri. Bulanık kural ile işleyen sistemler. Bulanık olasılık teorisi. Bulanık rasgele değişken ve türleri. Kitle parametrelerinin bulanık tahmin edicileri. Bulanık hipotez testi. Bulanık regresyon analizi. Bulanık sistemlere dair güncel uygulamalar.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
HaftaTeorikUygulamaLaboratuvar
1Bulanık Sistemlerin Güncel Uygulamaları
2Bulanık Kümeler ve Temel Tanımlar
3Üyelik fonksiyonları ve Bulanık Sayı Tipleri
4Bulanık Küme İşlemleri ve Bulanık Aritmetik
5Durulaştırma stratejileri.
6Bulanık Doğrusal Programlama
7Bulanık Doğrusal Programlama
8Ara Sınav
9Bulanık Kural Tabanlı Sistemler
10Bulanık Olasılık Teorisi
11Kesikli Bulanık Rasgele Değişkenler
12Sürekli Bulanık Rasgele Değişkenler
13Kitle Parametrelerinin Bulanık Tahmincileri
14Bulanık Hipotez Testi
15Bulanık Hipotez Testi
16Bulanık Regresyon Analizi
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
J.J. Buckley, Fuzzy Probability and Statistics, Springer – Verlag Berlin, 2006. H.T. Nguyen and B. Wu, Fundamentals of Statistics with Fuzzy Data, Springer – Verlag Berlin, 2006. D. Dubois and H. Prade (edt.), Fundamentals of Fuzzy Sets, Kluwer Academic Publishers, 2000.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetDeğer
Ara Sınav165
Proje Sunma135
TOPLAM100
Yarıyıl(Yıl) Sonu EtkinliklerAdetDeğer
Final Sınavı1100
TOPLAM100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
TOPLAM100
Dersin Sunulduğu Dil
Lisan Kodları
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav111
Final Sınavı122
Derse Katılım14342
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma12020
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma12020
Okuma20120
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)105
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24
ÖÇ13           2           
ÖÇ2 3  3       3           
ÖÇ3 4            3         
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek
 
Ege University, Bornova - İzmir / TURKEY • Phone: +90 232 311 10 10 • e-mail: intrec@mail.ege.edu.tr