|
|
| ISTL5044 | Olasılık Teorisi ve İstatistiksel Dağ. | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Zafer KÜÇÜK | | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu dersin amacı, olasılık teorisinin temel kavramlarını ve istatistiksel dağılımları incelemektir. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Olasılık teorisine ilişkin kavramları ifade edebilme | 1,8,9 | 1, | | ÖK - 2 : | Kesikli ve sürekli rastgele değişkenler ve buna bağlı olarak olasılık dağılımlarını özellikleriyle inceleyebilme | 1,8,9 | 1, | | ÖK - 3 : | Rasgele değişkenlerin sayısal karakteristiklerini hesaplayabilme | 1,8,9 | 1, | | ÖK - 4 : | Dağılım fonksiyonu ve birikimli dağılım fonksiyonunu ayırt edebilme | 1,8,9 | 1, | | ÖK - 5 : | Olasılık teorisinin limit teoremlerini öğrenebilme | 1,8,9 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Koşullu olasılık ve bağımsızlık, kesikli ve sürekli rastgele değişkenler, dağılım fonksiyonunun özellikleri, rastgele değişkenlerin beklenen değerleri, bazı özel beklenen değerler, Chebyshev eşitsizliği, iki boyutlu rastgele değişkenlerin dağılımı, koşullu dağılımlar ve beklenen değerler, korelasyon katsayısı, rastgele değişkenlerin bağımsızlığı, çok boyutlu rastgele değişkenler, bazı özel dağılımlar, rastgele değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımı |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Kesikli olasılık dağılımları | | | Hafta 2 | Mutlak sürekli dağılımlar | | | Hafta 3 | Rastgele değişkenler, rastgele değişkene bağlı fonksiyon ve onun dağılımı | | | Hafta 4 | Çok boyutlu dağılımlar | | | Hafta 5 | Koşullu dağılım ve rastgele değişkenlerin bağımsızlığı | | | Hafta 6 | Rastgele değişkenlerin sayısal karakteristikleri | | | Hafta 7 | Rastgele değişkenlerin sayısal karakteristikleri | | | Hafta 8 | Karakteristik fonksiyonlar | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Üretici fonksiyonlar | | | Hafta 11 | Moment çıkaran fonksiyon | | | Hafta 12 | Markov ve Chebyshev eşitsizlikleri ve 3& | | | Hafta 13 | Yakınsama türleri | | | Hafta 14 | Yakınsama türleri | | | Hafta 15 | Büyük sayılar kanunu: Bernoulli, Poisson, Chebyshev, Markov, Khinchin teoremleri | | | Hafta 16 | Merkezi limit teoremi, Lindeberg ve Lyapunov koşulları | | | |
| 1 | Akdeniz, F. Olasılık ve İstatistik, Ankara Üniversitesi, Ankara, 1984 | | | |
| 1 | Rozanov, Y. A. , Probability theory: a concise course, Courier Corporation, 2013 | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 20/11/2024 | 2 | 30 | | Kısa sınav | 12 | 08/12/2024 | 2 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 08/01/2025 | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 5 | 14 | 70 | | Arasınav için hazırlık | 25 | 1 | 25 | | Arasınav | 1 | 2 | 2 | | Ödev | 6 | 10 | 60 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 10 | 1 | 10 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 211 |
|