| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezli Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Mühendislikte olasılığın önemini kavrayabilme becerisi kazanır.
- İstatistik verilerini setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemlerini uygulayarak yorumlayabilme becerisi kazanır.
- Olasılığın tanımını ve kurallarını öğrenerek problem çözme becerisini kazanma becerisi kazanır.
- Rassal değişken ve rassal değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları kavramlarını öğrenme ve uygulayabilme becerisi kazanır.
- Problemlere uygun olarak bazı kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını seçilebilme, uygulayabilme ve gerçek hayat problemleri ile ilişkilendirebilme becerisi kazanır.
- Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımlarını belirleyebilme ve örnekleme dağılımı kavramı ile ilişkilendirebilme becerisi kazanır.
- İstatistiğin temel kavramlarını (kitle, örneklem, rasgele örnekleme, örnekleme dağılımı vb.) tanımlayabilme becerisi kazanır.
|
| 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. Örnekleme ve örnekleme yöntemleri, örnekleme dağılımları. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Bilimsel bir alan olarak Olasılık ve uzantıları |
|
2. Hafta |
Olasılığın Temel Kavramları |
|
3. Hafta |
Olasılığın Tanımı, Koşullu Olasılık, Bayes Teoremi ve Bağımsız Olaylar |
|
4. Hafta |
Rassal Değişken Kavramı, Rassal Değişkenlerin Olasılık Fonksiyonları |
|
5. Hafta |
Kesikli Dağılımlar, Sürekli Dağılımlar |
|
6. Hafta |
Bileşik Olasılık Dağılımları, İstatistiksel Bağımsızlık |
|
7. Hafta |
Matematiksel Beklenen Değer, Varyans ve Kovaryans |
|
8. Hafta |
Önemli Kesikli Dağılımlar |
|
9. Hafta |
Sınav Haftası |
|
10. Hafta |
Önemli Sürekli Dağılımlar |
|
11. Hafta |
Rassal Değişkenlerin Fonksiyonlarının
Dağılımlarının Belirlenmesi, Dağılım Fonksiyonu Tekniği |
|
12. Hafta |
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 | Walpole R.E., Myers R.H. Myers Sh. L. Ye K. Probability and Statistics or Engineers and Scientists Prentice Hall. 7th edition;
İ. Kara. Olasılık, Bilim Teknik, 2000
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Soru-Cevap
- Sorun/Problem Çözme
- Deney
- Diğer
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
35 |
| Ödev |
3 |
15 |
| Mini-Sınav |
3 |
15 |
| 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 |
3 |
4 |
12 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
14 |
196 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
3 |
6 |
18 |
| Toplam İş Yükü | 312 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10.4 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
