PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Olasılığa GirişIE 227213 + 247,00
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Olasılık ve rassal değişkenle ilgili kavramları anlayacaklar.
2. Gerçek hayat problemlerindeki belirsizliklerle ilgili farkındalıkları olacak ve bunların modellenmesinde rassal değişkenleri kullanabilecek.
3. Takım halinde çalışma becerilerini geliştirmiş olacaklar.
4. Etik konuların farkında olacaklar.
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerMATH 158 (önkoşul)
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Temel olasılık kavramları, sayma teknikleri, koşullu olasılık ve bağımsızlık, rassal değişken kavramı, rassal değişkenlerin türleri ve olasılık dağılımları, özel olasılık dağılımları (ayrık ve sürekli), birleşik dağılımlar, beklenen değer, varyans, koşullu beklenen değer ve varyans, rassal değişkenlerin fonksiyonları ve bunların dağılımları, örneklem ortalamalarının ve toplamlarının örneklem dağılımları.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

Yoktur
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Giriş: Rassal deneyler, örneklem uzayı, olaylar, küme kuramı, olasılık belitleri
2Birleşi Olasılık: Toplama ve çarpma kuralları, permütasyon ve kombinasyon kullanarak sayma teknikleri
3Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık: Toplam olasılık kanunu, koşullu olasılık, bağımsızlık, Bayes kuramı
4Rassal Değişkenler, Dağılımları ve Özellikleri: Giriş, ayrık rassal değişkenler, olasılık kütle fonksiyonu, olasılık dağılım fonksiyonu, beklenen değer ve varyans
5Rassal Değişkenler, Dağılımları ve Özellikleri: Sürekli rassal değişkenler, olasılık yoğunluk fonksiyonu, olasılık dağılım fonksiyonu, beklenen değer ve varyans
6Ayrık Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Bernoulli, Binom, Hipergeometrik, Negatif Binom, Geometrik
7Ayrık Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Poisson, Ayrık Düzgün
8Sürekli Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Sürekli Düzgün, Üstel
9Sürekli Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Normal, Binom için Normal yaklaşıklaması
10Sürekli Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Gamma, Weibull, Beta, Üçgensel
11Birleşik Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Birleşik, Sınırsal ve Koşullu Dağılımlar, Bağımsızlık
12Birleşik Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Beklenen değer, koşullu beklenen değer, varyans, koşullu varyans
13Rassal Değişkenlerin Fonksiyonları
14Örneklem ortalamalarının ve toplamlarının örneklem dağılımları, merkezi limit kuramı
 
Kaynaklar:
W. Navidi, Statistics for Engineers & Scientists, McGraw-Hill, 2019.
 
Diğer Kaynaklar:
(1) R.E. Walpole, R.H. Myers, S.L. Myers, and K.E. Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, Pearson, 2015. (2) D.C. Montgomery and G.C. Runger, Applied Statistics and Probability for Engineers, Wiley, 2019.
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Haftada 3 saat yüz yüze teorik ders işlenecek ve 2 saat örnek problemler çözülecektir.
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ödev2%30
Ara Sınav1%30
Final Sınavı1%40
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin AKTS İş Yükü:
#AktiviteAdetSüre (Saat)İş Yükü
1Derslere Katılım (haftalık bazda)143,0042,00
2Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda)142,0028,00
3Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda)131,0013,00
4İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez)12,002,00
5İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda)132,0026,00
6Ev ödevleri216,0032,00
7Sınavlara Hazırlık00,000,00
8Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil)113,0013,00
9Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
10Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
11Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil)114,0014,00
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı (0-4)
1Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi.2
2Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi.2
3İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını* gözeterek tanımlama, uygun yöneylem araştırması metotları ve modelleme teknikleri ile formüle etme ve analiz etme becerisi.3
4İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi.0
5Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.0
6Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, Endüstri Mühendisliği ile ilgili yazılım olanakları ile uygun teknikleri, kaynakları, modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.0
7Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.0
8Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi.0
9Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.0
10Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi.2
11Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.2
12Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.2
13Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.0
14Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi.0
15Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi.0
16Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.0
17Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.0