PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Olasılık ve İstatistiğe GirişCENG 235323 + 036,00
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Olasılık, koşullu olasılık ve olasılık dağılımları hakkında temel bilgileri anlamak
2. Binom dağılımlarını, Poisson dağılımlarını içeren problemleri çözmek
3. Normal dağılım kullanılarak , ortalama ve standart sapması verilen olayların olasılığını bulmak
4. Örneklem büyüklükleri, örneklem ortalamaları ve popülasyon ortalamaları arasındaki ilişkileri anlamak ve analiz etmek
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Bu ders, olasılık ve istatistiklere temel bir giriş sağlar. Konular şunları içerir: örnek uzaylar ve olaylar, koşullu olasılık ve bağımsızlık. Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler, olasılık dağılımları, beklenen değer ve dağılım parametreleri. Ayrık olasılık dağılım fonksiyonları (Binom, geometrik, negatif binom, Poisson dağılımları). Sürekli olasılık dağılımları (eşit, normal, üstel ve gama dağılımları). Tek bir örneklemin tahmin ve hipotez testi (Rastgele örnekleme, örnekleme dağılımları, merkezi limit teoremi, güven aralıkları)
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Olasılık: Örnek Uzay, Olaylar, Sayma, Bir Etkinliğin Olasılığı
2Koşullu Olasılık, Bağımsızlık, Çarpım Kuralları, Bayes Kuralı
3Rasgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları
4Bileşik Olasılık Dağılımları
5Matematiksel Beklentiler
6Ayrık Olasılık Dağılımları: Binom ve Multinom Dağılımları
7Ayrık Olasılık Dağılımları:Hipergeometrik Dağılımları
8Ayrık Olasılık Dağılımları: Geometrik Dağılımları
9Sürekli Olasılık Dağılımları: Normal Dağılım
10Sürekli Olasılık Dağılımları: Binom Dağıılıma Normal Dağılım ile Yaklaşım
11Sürekli Olasılık Dağılımları: Gama ve Üstel Dağılımlar
12Örnekleme Dağılımları: Ortalamalar ve Merkezi Limit Teoremi
13Bir ve İki Örnekli Tahmin Problemleri: İstatistiksel Çıkarım, Ortalama, Güven Aralıklarını Tahmin Etme, Tahmin Aralıkları, Varyansı Tahmin Etme
14Hipotezlerin Bir ve İki Örnekli Testleri: Genel Kavramlar, İstatistiksel Bir Hipotezin Test Edilmesi, Tek Örneklem, Tek Bir Ortalamala İlgili Testler
 
Kaynaklar:
Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Ninth Edition, Walpole, Myers, Myers, Ye, Pearson Education Software: R project /Python Internet Resources: http://www.cran.r-project.org/ https://www.r-project.org/
 
Diğer Kaynaklar:
A Course in Probability, 2006, Weiss, N. , Pearson Introduction to Probability and Random Processes, by Jorge I. Aunon and V. Chandrasekar, McGraw Hill, 1997, ISBN 0-07-001563-5 Statistics for Engineering and the Sciences, William Mendenhall, Terry Sincich, ISBN 9781498728850,2015
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Her hafta 3 saat teori dersi
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara sınav1%30
Final Sınavı1%40
Ödev1%30
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor