Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Mühendislikte olasılığın önemini kavrayabilme becerisi kazanır. 2) İstatistik verilerini setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemlerini uygulayarak yorumlayabilme becerisi kazanır. 3) Olasılığın tanımını ve kurallarını öğrenerek problem çözme becerisini kazanma becerisi kazanır. 4) Rassal değişken ve rassal değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları kavramlarını öğrenme ve uygulayabilme becerisi kazanır. 5) Problemlere uygun olarak bazı kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını seçilebilme, uygulayabilme ve gerçek hayat problemleri ile ilişkilendirebilme becerisi kazanır. 6) Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımlarını belirleyebilme ve örnekleme dağılımı kavramı ile ilişkilendirebilme becerisi kazanır. 7) İstatistiğin temel kavramlarını (kitle, örneklem, rasgele örnekleme, örnekleme dağılımı vb.) tanımlayabilme becerisi kazanır.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
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 İÇERİĞİ
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
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
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN 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