Endüstri Mühendisliğinde olasılığın önemini kavrayabilir
İstatistik veri setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemleri uygulayarak yorumlayabilir
Olasılığın tanımını ve kurallarını öğrenerek problem çözme becerisini kazanır
Rassal değişken ve rassal değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları kavramlarını öğrenir ve uygulayabilir
Problemlere uygun olarak bazı kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını seçebilme, uygulayabilme ve gerçek hayat problemleri ile ilişkilendirebilme becerisine sahip olur
Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımlarını belirleyebilme ve örnekleme dağılımı kavramı ile ilişkilendirebilme becerisine sahip olur
İstatistiğin temel kavramlarını (kitle, örneklem, rasgele örnekleme, örnekleme dağılımı vb.) tanımlayabilme becerisine sahip olur.
Veriliş Biçimi
Yüz Yüze
Önkoşullar
Yok
Önerilen Dersler
Yok
Ders Tanımı
Olasılık kavramı ve olasılığın temel teoremleri. Bağımsızlık, koşullu olasılık ve Bayes Kuralı. Rassal değişken ve fonksiyonları. Önemli kesikli ve sürekli dağılımlar. Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımı. İstatistiğin konusu ve yöntemi. Birim, kütle, veri analizi, merkezi eğilim ölçüleri. Örnekleme ve örnekleme yöntemleri, örnekleme dağılımları.
Ders İçeriği
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Veri Setlerinin Gösterimleri ve Bazı Önemli İstatistiklerin Hesaplanması
2. Hafta
Olasılığın Temel Kavramları
3. Hafta
Olasılığın Tanımı, Koşullu Olasılık, Bayes Teoremi ve Bağımsız Olaylar
Değişken Dönüştürme Tekniği (Tek ve İki Değişken İçin)
13. Hafta
Moment Çıkartan Fonksiyon Tekniği, Rasgele Örnekleme Kavramı İstatistikler
14. Hafta
Rasgele Örnekleme, Örnekleme Dağılımları, Bazı Temel Örnekleme Dağılımları
Kaynaklar
(1) Walpole R.E., Myers R.H. Myers Sh. L. Ye K. Probability and Statistics or Engineers and Scientists Prentice Hall. 7th edition;
(2) İ. Kara. Olasılık, Bilim Teknik, 2000
(3) Akdeniz F. "Olasılık ve İstatistik", Nobel Kitabevi, 13. Baskı, 2007.
(4) Erbaş S. O. "Olasılık ve İstatistik", Gazi Kitabevi.
