| Dersin Türü | Zorunlu |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | 3 |
|---|
| Dersin Yarıyılı | Beşinci Yarıyıl (Güz) |
|---|
| AKTS | 5 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Olasılığın temel kavramlarını öğrenir.
- Sürekli ve rassal değişken kavramlarınI öğrenir.
- Sürekli ve kesikli rassal değişkenlerin olasılık fonksiyonlarını anlar.
- Rassal değişkenlerin matematiksel beklenen değer ve varyansının bulunmasını öğrenir.
- Bir veya iki rassal değişkenin fonksiyonu biçiminde tanımlanan yeni rassal değişkenin olasılık dağılımının bulunma tekniklerini öğrenir.
- Rassal süreçleri öğrenir ve sınıflandırır.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Öğrencinin, daha önce MAT 222 Diferansiyel Denklemler dersini alarak başarılı olmuş olması tavsiye edilir. |
|---|
| Ders Tanımı | Olasılık dersinde, olasılığın temel kavramları, olasılığın tanımı ve temel teoremleri üzerinde durulduktan sonra rassal değişken kavramı, olasılık dağılımları, matematiksel beklenen değer, momentler, bazı kesikli olasılık dağılımları ve sürekli olasılık dağılımları, bir rassal değişkenin transformasyonları, bileşik olasılık dağılımları, çoklu rassal değişkenler için transformasyonlar konuları işlenir. Daha sonra süreçler konusuna geçilerek, rassal süreç kavramı, süreçlerin sınıflandırılması, durağanlık ve bağımsızlık, korelasyon fonksiyonları, Gaussian rassal süreçleri, Poisson rassal süreçleri ve rassal süreçlerin spectral özellikleri işlenir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Olasılığın Temel Kavramları |
|
2. Hafta |
Olasılığın Tanımı, Koşullu Olasılık, Bayes Teoremi ve Bağımsız Olaylar |
|
3. Hafta |
Rassal Değişken Kavramı, Kesikli ve Sürekli Rassal Değişkenler |
|
4. Hafta |
Rassal Değişkenlerin Olasılık Fonksiyonları |
|
5. Hafta |
Bileşik Olasılık Dağılımları, İstatistiksel Bağımsızlık |
|
6. Hafta |
Matematiksel Beklenen Değer ve Varyans |
|
7. Hafta |
Özel Sürekli ve Kesikli Dağılımlar |
|
8. Hafta |
Arasınav |
|
9. Hafta |
Rassal Değişkenlerin Dönüşümleri |
|
10. Hafta |
Bir veya İki Rassal Değişkenin Fonksiyonu için Olasılık Dağılımları |
|
11. Hafta |
Rassal Süreç Kavramı, Süreçlerin Sınıflandırılması |
|
12. Hafta |
Durağanlık ve Bağımsızlık |
|
13. Hafta |
Korelasyon Fonksiyonları |
|
14. Hafta |
Gaussian ve Poisson Rassal Süreçler |
|
| Kaynaklar | Peebles, Peyton Jr. Probability and Random Variables and Random Signal Principles Mc-Graw Hill.
Walpole, Ronald E. Myers, Raymond H.; Myers, Sharon L. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Prentice-Hall, (1998).
Leon-Garcia A., Probability and Random Processes for Electrical Engineering, Second Edition, Addison Wesley, (1994)
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
1 |
10 |
| Mini-Sınav |
2 |
20 |
| Devam |
1 |
5 |
| Toplam(%) |
|
65 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
65 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
35 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
2 |
4 |
8 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
13 |
4 |
52 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
16 |
16 |
| Ders Saati |
14 |
4 |
56 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
12 |
12 |
| Laboratuvar |
0 |
0 |
0 |
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
0 |
0 |
0 |
| Kısa Sınavlar |
2 |
1 |
2 |
| Toplam İş Yükü | 150 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 5 |
| Dersin AKTS Kredisi | 5 |
|
| Dil | İngilizce |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
