| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Olasılığa Giriş | IE 227 | 2 | 1 | 3 + 2 | 4 | 6,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz 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 Dersler | MATH 158 (önkoşul) |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
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. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Giriş: Rassal deneyler, örneklem uzayı, olaylar, küme kuramı, olasılık belitleri |
| 2 | Birleşi Olasılık: Toplama ve çarpma kuralları, permütasyon ve kombinasyon kullanarak sayma teknikleri |
| 3 | Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık: Toplam olasılık kanunu, koşullu olasılık, bağımsızlık, Bayes kuramı |
| 4 | Rassal Değişkenler, Dağılımları ve Özellikleri: Giriş, ayrık rassal değişkenler, olasılık kütle fonksiyonu, olasılık dağılım fonksiyonu, beklenen değer ve varyans |
| 5 | Rassal Değişkenler, Dağılımları ve Özellikleri: Sürekli rassal değişkenler, olasılık yoğunluk fonksiyonu, olasılık dağılım fonksiyonu, beklenen değer ve varyans |
| 6 | Ayrık Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Bernoulli, Binom, Hipergeometrik, Negatif Binom, Geometrik |
| 7 | Ayrık Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Poisson, Ayrık Tekdüze |
| 8 | Sürekli Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Sürekli Tekdüze, Üstel |
| 9 | Sürekli Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Normal, Binom için Normal yaklaşıklaması |
| 10 | Sürekli Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Gamma, Weibull, Beta, Üçgensel |
| 11 | Birleşik Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Birleşik, Sınırsal ve Koşullu Dağılımlar, Bağımsızlık |
| 12 | Birleşik Rassal Değişkenler ve Dağılımları: Beklenen değer, koşullu beklenen değer, varyans, koşullu varyans |
| 13 | Rassal Değişkenlerin Fonksiyonları |
| 14 | Örneklem 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: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 2 | %30 |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Final sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |