OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ
- Ders
- MATH205 - OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ
- Bölüm
- Mühendislik Yönetimi - İngilizce - Yüksek Lisans
- Ders Tipi
- Bilimsel Hazırlık
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 0
- AKTS
- 0
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- Dr. Olabimpe Genevieve BADRU
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
- -
Ders Açıklaması
Dersin amacı temel olasılık ve istatistik konularının verilmesidir. Bu derste teori ve uygulamaya birlikte yer verilmektedir. Dersin içeriği; değişken tanımına giriş, temel veri analizi, veri çeşitleri, veri düzenlemesi, frekans dağılım tabloları, örneklem, örneklem uzayı, olay tanımı, temel sayma yöntemleri, küme işlemleri, olasılık aksiyomları, olasılık kuralları, şartlı olasılık, toplam olasılık ve Bayes teoremi, bağımsız olaylar, rassal değişken tanımı, olasılık dağılım ve olasılık yoğunluk fonksiyonu, temel dağılımlar ve yığılımlı dağılım fonksiyonları, kesikli ve sürekli dağılım fonksiyonları, Binom, Hipergeometrik, Poisson, Düzgün sürekli, Normal, Gamma, Üstel, çok değişkenli dağılım fonksiyonları, dağılımı belli olan kesikli ve sürekli değişkenlerin ortalama ve varyans hesaplamarı, örneklem dağılımları, Merkezi Limit Teoremi’ni kapsamaktadır.
OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
| Öğe | Tür | Ağırlık (%) |
|---|---|---|
| Midterm | Ara Sınav | 40 |
| Quiz | Kısa Sınav | 10 |
| Final | Final | 50 |
| Toplam | 100 | |
Ders çıktıları
- 01 Mühendislik problemlerinin çözümünde istatistik kavramlarını uygulamaktadır.
- 02 Sayısal ve grafiksel teknikleri kullanarak hesaplar ve neticelendirir.
- 03 Temel olasılık kavramlarını adlandırır ve uygular.
- 04 Ağaç diyagramlarını kurmak için olasılık teorisini uygular.
- 05 Baye's Kuralı aracılığı ile olasılık teorilerini uygular.
- 06 Rastagele değişkenlerin özelliklerini ayrık ve sürekli olasılık dağılımları kullanarak tanımlar.
- 07 Birleşik Olasılık Dağılımının temel kavramlarını adlandırır.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Introduction |
| Hafta 2 | Populations, Samples, and Processes |
| Hafta 3 | Pictorial and Tabular Methods in Descriptive Statistics, Measures of Location |
| Hafta 4 | Measures of Variability, Sample Space and Events |
| Hafta 5 | Axioms, Interpretations and Properties of Probability, Counting Techniques |
| Hafta 6 | Counting Techniques, Conditional Probability, Independence |
| Hafta 7 | Definition of Random Variables, Discrete Probability Distributions |
| Hafta 8 | Midterm Week |
| Hafta 9 | Discrete Probability Distributions, Expected Values |
| Hafta 10 | Special Discrete Prob. Distr.: Uniform, Binomial, Geometric and Poisson |
| Hafta 11 | Poisson Prob. Distr., Density Functions |
| Hafta 12 | Continuous Probability Distributions and Expected Values. |
| Hafta 13 | Uniform Distr., Normal and Standard Normal Distr., |
| Hafta 14 | Jointly Distributed Random Variables. Expected Values. |
| Hafta 15 | The Distribution of the Sample Mean and The Central Limit Theorem |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Jay L. Devore, Probability and Statistics for Engineering and Sciences, 8th ed., Brooks/Cole Cengage Learning
- 02 R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 7th ed., Prentice Hall, 2002.
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
Program çıktısı tanımlanmamış.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.