| Zorunluluk |
: |
Seçmeli |
| Önkoşul ders(ler) |
: |
- |
| Eşzamanlı ders(ler) |
: |
- |
| Veriliş biçimi |
: |
Yüz yüze |
| Öğrenme ve öğretme teknikleri |
: |
Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme |
| Dersin amacı |
: |
Lisans eğitiminde olasılık kuramının temel kavramları tanıtıldıktan sonra, bu kursta, kuram, mühendisliğe yönelik örneklerle zenginleştirilerek, daha derinlemesine sunulmaktadır. Böylece, öğrencilerin kavramları iyi anlamaları ve üzerinde çalıştıkları problemleri çözmede etkin bir araç olarak kullanabilmeleri amaçlanmaktadır. |
| Dersin öğrenme çıktıları |
: |
Olasılık modelinin ana bileşenlerini bilir. Bir deneyde örnek uzayı nasıl modelleyeceğini bilir. Verilen bir veya birden çok rasgele değişkenin istatiksel özelliklerini (ortalama, varyans, kovaryans, ilinti) hesaplar. Karmaşık ve üst düzey olasılık kavramlarını takip eder ve anlar. Mühendislik problemlerinde rasgele olguları tanır ve uygun istatiksel modelleri kurar. |
| Dersin içeriği |
: |
Olasılık aksiyomları, olasılık uzayı Koşullu olasılık, Bernoulli denemeleri Rasgele değişken kavramı Olasılık dağılım ve yoğunluk işlevleri, koşullu dağılımlar Binomial rasgele değişken için asimtotik yaklaşıklık Bir rasgele değişken ile tanımlı işlevler, bir rasgele değişkenin dönüşümü Ortalama ve değişinti kavramları, momentler, karakteristik işlevleri İki rasgele değişken, iki rasgele değişkenli dağılımlar İki rasgele değişken ile tanımlı bir işlev, iki rasgele değişken ile tanımlı iki işlev (Jacobian matrisi) Bileşik momentler, bileşik karakteristik işlevleri, koşullu iki değişkenli dağılımlar Rasgele süreçler, geniş anlamda ve tam durağanlık, istatistiksel ortalama ve ergodiklik Özilinti ve çaprazilinti işlevleri, Gauss süreçleri |
| Kaynaklar |
: |
Papoulis and Pillai, Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 4th Ed., Mc-Graw Hill, 2002.; Milton and Arnold, Introduction To Probability and Statistics, 4th Ed., Mc-Graw Hill, 2003. |
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar |
Konular |
| 1 |
Olasılık Aksiyomları, Örnek Uzayı, Koşullu Olasılık |
| 2 |
Bağımsızlık ve Bernoulli Denemeleri |
| 3 |
Rasgele Değişken Kavramı |
| 4 |
Olasılık Dağılım İşlevi, Olasılık Yoğunluk İşlevi ve Koşullu Olasılık Yoğunluk İşlevi |
| 5 |
Binomial Rasgele Değişken Uygulamaları ve Asimtotik Yaklaşıklık |
| 6 |
Bir Rasgele Değişkenin İşlevleri ve Dönüşümleri |
| 7 |
Ortalama, Değişinti, Momentler, Karakteristik İşlevleri |
| 8 |
Ara sınav |
| 9 |
İki Rasgele Değişkenli Dağılımlar |
| 10 |
İki Rasgele Değişken ile Tanımlı bir İşlev |
| 11 |
İki Rasgele Değişken ile Tanımlı iki İşlev (Jacobian Matrisi) |
| 12 |
Bileşik Momentler, Bileşik Karakteristik İşlevleri, Koşullu iki Değişkenli Dağılımlar |
| 13 |
Rasgele süreçler ve özellikleri, Durağanlık, İstatistiksel ortalama ve ergodiklik |
| 14 |
Özilinti ve çaprazilinti işlevleri, Gauss süreçleri |
| 15 |
Genel Sınava Hazırlık Haftası |
| 16 |
Genel Sınav |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| Program yeterlilikleri |
Katkı düzeyi |
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1. |
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında en üst düzeyde bilgi sahibidir. | | | | | |
| 2. |
Bilim ve teknolojiye yenilik getirecek bilgi, beceri ve yetkinliğe sahiptir. | | | | | |
| 3. |
Bilimsel literatürü ve alanındaki en son gelişmeleri takip eder, edindiği bilgilerin eleştirel analizini, sentezini, değerlendirmesini yapar ve araştırmalarında etkin biçimde kullanır. | | | | | |
| 4. |
Özgün bir araştırmayı bağımsız olarak baştan sona yürütebilir. | | | | | |
| 5. |
Özgün araştırma gerektiren projeleri tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası projelerde liderlik yapabilir. | | | | | |
| 6. |
Bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | | | | | |
| 7. |
Çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkin biçimde, Türkçe veya İngilizce sunar. | | | | | |
| 8. |
Toplumsal sorumluluğunun farkındadır, bilimsel ve teknolojik gelişmeleri bilimsel tarafsızlık ilkesi ve etik sorumluluk bilinciyle değerlendirir ve topluma aktarır. | | | | | |
