>
Dersin Adı Dersin Kodu Dersin Türü Dersin Düzeyi Dersin Yılı Dersin Verildiği Dönem AKTS Kredisi
Olasılık ve Raslantı Değişkenleri MUH302 Zorunlu Lisans 2 Güz 5

Öğretim Elemanı Adı

Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Ali ALTUNCU
Prof. Dr. İrem BAĞLAN
Prof. Dr. Sevinç İLHAN OMURCA
Prof. Dr. Halil YİĞİT
Doç. Dr. Orhan AKBULUT
Doç. Dr. Sultan ALDIRMAZ ÇOLAK
Doç. Dr. Suhap ŞAHİN
Doç. Dr. Aysun TAŞYAPI ÇELEBİ
Dr. Öğr. Üyesi Metin BAYRAK
Dr. Öğr. Üyesi Arif DOLMA

Dersin Öğrenme Kazanımları

1) Rassal deneylerdeki örnek uzayı ve olayları grafikle, tabloyla ve liste olarak uygular.
2) Kesikli ve sürekli örnek uzaylardaki olayların olasılıklarını ve koşullu olasılıklarını hesaplayıp, yorumlar.
3) Olasılıkları hesaplamak için bağımsızlığı kullanır ve olayların bağımsız olup olmadığını belirler.
4) Koşullun olasılıkları hesaplamak için Bayes Teoremini kullanır.
5) Rassal değişkenler kavramını açıklar.
6) Sürekli ve kesikli olasılık fonksiyonlarından olasılıkları hesaplar.
7) Kesikli ve sürekli rassal değişkenlerin ortalamalarını ve varyanslarını hesaplar.
8) Olasılıkları hesaplamak için ortak olasılık fonksiyonlarını (kesikli yada sürekli) kullanır, ve ortak olasılık dağılımlarından marjinal ve koşullu olasılık dağılımlarını hesaplar.

Program Yeterliliği İlişkisi

  Program Yeterlilikleri
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Öğrenme Kazanımları
1 Düşük Orta Orta   Düşük       Düşük Orta Düşük Düşük
2 Orta Orta Düşük Orta Orta Orta Yüksek Orta Orta Orta Orta Orta
3 Orta Orta Düşük   Orta   Orta Orta Düşük Orta Düşük Orta
4 Orta Orta Düşük Orta Orta Orta Orta Orta Orta Düşük Orta Orta
5 Düşük Orta Orta Düşük Orta Orta Düşük Orta Orta Düşük Orta Orta
6 Orta Orta Düşük Orta Düşük Orta Orta Orta Orta Orta Orta Düşük
7 Orta Düşük Orta Düşük Düşük Düşük Düşük Düşük Düşük Düşük Düşük Düşük
8 Düşük Orta Orta Düşük Orta Düşük Düşük Orta Düşük Düşük Düşük Düşük

Eğitim Şekli

Yüz Yüze

Ön Koşullar, Diğer Koşullar

Yok

Önerilen Destekleyici Dersler

Görüntü İşleme

Dersin İçeriği

Bu ders giriş, istatistik,istatistikte kullanılan bazı kavramlar,verilerin işlenmesi,istatistiksel olasılık, değişkenlik ölçüleri, olasılık teorisi, koşullu olasılık, Bayes Teoremi, olasılık dağılımların karakteristik ölçüleri, bazı özel olasılık dağılımlar, özel kesikli dağılımlar, özel sürekli dağılımlar,iki boyutlu olasılık dağılımı, bazı iki boyutlu dağılımlar, iki rasgele değişkenden birinin yok edilmesi, bir raslantı değişkeni işlevinin olasılık yoğunluğu,bir raslantı değişkeninin karakteristik işlevi, bir haberleşme kanalı uygulamasını kapsar.

Haftalık Ders İzlencesi

1) Olasılığa Giriş
2) İstatistik. İstatistikte Kullanılan Bazı Kavramlar.
3) Verilerin İşlenmesi. İstatistiksel Olasılık.
4) Değişkenlik Ölçüleri.
5) Olasılık Teorisi. Koşullu Olasılık. Bayes Teoremi.
6) Olasılık dağılımları. Olasılık Dağılım Fonksiyonu.
7) Olasılık Dağılımların Karakteristik Ölçüleri.
8) Ara sınav/Değerlendirme
9) Özel Kesikli Dağılımlar. Özel Sürekli Dağılımlar.
10) İki Boyutlu Olasılık Dağılımı.
11) Bazı İki Boyutlu Dağılımlar.
12) İki Rasgele Değişkenden Birinin Yok Edilmesi.
13) Bir Raslantı Değişkeni İşlevinin Olasılık Yoğunluğu.
14) Bir Raslantı Değişkeninin Karakteristik İşlevi.
15) Bazı Özel Olasılık Dağılımlar. Bir Haberleşme Kanalı Uygulaması,
16) Yarıyıl sonu sınavı

Önerilen/İstenen Ders Kaynakları

1- Ders Notları
2- A First Course in Probability, S. Ross, Sixth Ed., Prentice-Hall, 2002.
3- Introduction to Probability and Statistics, J.S., Milton, J.C., Arnold, MacGraw Hill,USA.,1995.
4- Introduction to Mathematical Statistics, R.V.Hogg and A.T. Craig, Collier MacMillan, USA.,1995.
5- Ders Notları
6- A First Course in Probability, S. Ross, Sixth Ed., Prentice-Hall, 2002.

Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi

1) Anlatım
2) Benzetim
3) Örnek Olay
4) Problem Çözme
5) Proje Temelli Öğrenme


Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri

Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı

30%

Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı

70%

Toplam

100%

Dersin Eğitim Dili

Türkçe

Mesleki Uygulama

İstenmemekte