Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
3131613124Olasılık3+0+03622.07.2024

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Endüstri Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Rassallığı, olasılık teorisini kavramak, sürekli-kesikli değişkenlerin olasılık fonksiyonlarını vermek.Olasılık hesaplarını yapabilmek ve istatistik teorisine dayalı diğer dersler için bir temel oluşturmaktır.
Dersin İçeriği Olasılığın tanımı ve temel kavramlar. Sürekli-kesikli rassal değiişkenlerin olasılık yoğunluk ve dağılım fonksiyonları.Sürekli-kesikli rassal değişkenlerin beklenen değeri, varyansı ve moment çıkaran fomksiyonu. Sürekli-kesikli olasılık dağılımları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Kerem CİDDİ
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar 1. Nuri Ersoy, S.Oral Erbaş, Olasılık ve İstatistiğe Giriş, Gazi Kitapevi, Ankara, 2004.
2. Fikri Akdeniz, Olasılık ve İstatistik, Nobel Kitapevi, Adana, 2004.

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %30
Mühendislik Bilimleri %30
Mühendislik Tasarımı %10
Alan Bilgisi %30

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 6 84
Ara Sınavlar 1 36 36
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 60 60
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 180

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Pemütasyon ve kombinasyonu açıklamak, koşullu olasılık, bağımsız olaylar ve rassal değişken ve sürekli-kesikli rassal değişken kavramını tanımlamak.
2 Sürekli-kesikli rassal değişkenlerin ve dağılım fonksiyonlarını tanımlamak, beklenen değer, moment ve varyansı ifade etmek.
3 Bir dağılımın çarpıklık ve basıklık katsayısını ifade etmek ve ilgili problemleri çözmek.
4 Sürekli-kesikli olasılık dağılımlarını tanımak ve ilgili problemleri çözmek.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Kümeler, sayma, çarpım kuralı, permütasyon , kombinasyon
2 Olasılığın tanımı, olasılık kavramları, olasılık aksiyomları ve teoremleri
3 Koşullu olasılık, Bayes kuralı, ayrıklık, bağımsızlık
4 Kesikli rassal değişkenler ve olasılık fonksiyonu
5 Sürekli rassal değişkenler ve olasılık yoğunluk fonksiyonu
6 Kesikli ve sürekli rassal değişkenlerde; beklenen değer, momentler, varyans, Birikimli Dağılım (olasılık dağılım) fonksiyonları
7 Bazı önemli kesikli dağılımlar (Bernoulli, Binom, negatif binom, geometrik)
8 Bazı önemli kesikli dağılımlar (düzgün, hipergeometrik, poisson)
9 Bazı önemli sürekli dağılımlar (Üstel, sürekli düzgün, gama, beta, Ki kare)
10 Bazı önemli sürekli dağılımlar ( normal ve standart normal)
11 Markov ve Chebyshev eşitsizliği, büyük sayılar kanunu, merkezi limit teoremi
12 İki boyutlu değişkenlerde olasılık: Bileşik olasılık ve bileşik olasılık yoğunluk fonksiyonu, marjinal ve koşullu olasılık
13 İki boyutlu değişkenlerde olasılık: Beklenen değer, momentler, varyans
14 Korelasyon, istatistiksel bağımlılık ve bağımsızlık, kovaryans

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 5 4 3 4 5 2 3 3 4 5 4 3
Ö1 5 4 3 3 4 2 3 4 5 5 3 4
Ö2 4 5 4 4 5 3 4 3 4 4 4 3
Ö3 5 5 4 3 4 3 4 4 5 4 3 4
Ö4 5 4 3 3 5 3 4 4 3 4 4 3

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.dpu.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=123729411&lang=tr