DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Mühendisler için Olasılık ve İstatistik GE 204 Bahar 03+00+00 Zorunlu 3 5
Akademik Birim:
Öğrenim Türü: Örgün eğitim
Ön Koşullar Yoktur
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: Tamer DAĞ
Dersin Amacı: Bu dersin amacı öğrencilere olasılık ve istatistik teorisi ve uygulamalarını tanıtarak mühendislik sistemlerindeki veri analizleri için gerekli bazı temel bilgileri sağlamaktır.
Dersin İçeriği: Dersin İçeriği: Bu derste, veri sunumları ve analizi, olasılık kavramları ve olasılık aksiyomları, rassal değişkenler, matematiksel ortalamalar, kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, olasılık hesapları, ortak dağılımlar, koşullu olasılık ve bağımsızlık konuları, olasılık dağılımları, tahmin ve güven aralıkları tanıtılmaktadır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Nümerik verilerin istatistiklerini hesaplamak
  • 2- Olaylar içindeki belirsizlikleri temsil etmek için, olasılık kavramlarını, ve rassal değişkenleri kullanmak
  • 3- Rassal değişkenlerin istatistiklerini belirlemek
  • 4- Olasılık yoğunluk ve kümülatif dağılım fonksiyonlarını içeren olasılık hesaplama problemlerini çözmek
  • 5- Birkaç yaygın olasılık dağılımını tanımak
  • 6- Dağılım problemlerini çözmek
  • 7- Olasılık ve istatistik uygulamalarına aşina olmak
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Anlatım / Açıklama Dersin sunuları Problem çözme Alıştırmalar


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık ÖÇ
1 Derse Giriş 1
2 İstatistiğe Giriş 1
3 Olasılığa Giriş 2
4 Rassal Değişkenler, Olasılık Dağılımları 2
5 Rassal Değişkenler, Olasılık Dağılımları 2
6 Beklenen Değer ve Varyans 1, 3
7 Kesikli Olasılık Dağılımları 4, 5, 6
8 Kesikli Olasılık Dağılımları 4, 5, 6
9 Sürekli Olasılık Dağılımları 4, 5, 6
10 Sürekli Olasılık Dağılımları 4, 5, 6
11 Sürekli Olasılık Dağılımları 4, 5, 6
12 Uygulamalar 7
13 Uygulamalar 7
14 Uygulamalar 7


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Walpole, R.E., R.H. Meyers, S.L Meyers, and K. Ye, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9th Ed. Pearson International Edition, Prentice-Hall, 2012.


DİĞER KAYNAKLAR

1. R.D. Yates and D.J. Goodman, Probability and Random Processes, Wiley, 2004
2. A. Papoulis, Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, McGraw-Hill, 2002
3. J. W. Woods and H. Stark, Probability and Random Processes with Applications to Signal Processing, Prentice Hall, 2011
4. D. C. Montgomery and G. C. Runger, Applied Statistics and Probability for Engineers, Wiley, 2011


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 1 5
Ödev 5 10
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 2 40
Final Sınavı 1 45
Total: 9 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Ödev5420
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler14228
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar21020
Final Sınavı11515
Toplam İş Yükü (saat):125


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11
OC1 3       1            
OC2 3                    
OC3 3       1            
OC4 3 2     1            
OC5 3                    
OC6 3 2     1            
OC7 3 2     2