Dersin Ayrıntıları Yarıyıl Kodu Adı T+U+L Kredi AKTS 3 05230307 Olasılık 3+0+0 3 6 Dersin Detayları Dili : Türkçe Düzeyi : Lisans Bölümü / Programı : Endüstri Mühendisliği Öğrenim Türü : Örgün Öğretim Türü : Zorunlu Amacı : Olasılık, Olasılığın matematiksel olarak kullanımı, basit ve karmaşık olasılık hesaplamaları, Kesikli ve sürekli olasılık için olasılık özelliklerin temel alan istatistiğe giriş. İçeriği : Tanımlayıcı istatistik, olasılık teorisi, koşullu olasılık, bayes teorisi, rassal değişkenler, kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, ortak değerler, varyans ve Kovaryans, Çebışov teorisi, bazı ayrık olasılık dağılımları,rassal değişkenlerin fonksiyonları. Yöntem ve Teknikleri : Ön Koşulları : Yok Koordinatörü : Prof. Dr. Murat DARÇIN Dersi Verenler : Öğr.Gör. Özlem AKARÇAY PERVİN Yardımcıları : Yok Staj Durumu : Yok Dersin Kaynakları Kaynaklar : WALPOLE R.E., MYERS R.H., MYERS S.L. YE K.E., Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9th Edition, Prentice Hall, 2011. Ders Yapısı Matematik ve Temel Bilimler %20 Mühendislik Bilimleri %30 Mühendislik Tasarımı %20 Sosyal Bilimler %0 Eğitim Bilimleri %0 Fen Bilimleri %10 Sağlık Bilimleri %0 Alan Bilgisi %20 Yarıyıl Çalışma Bilgileri Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı Ara Sınav 1 %30 Yarıyıl Sonu Sınavı 1 %70 Toplam 2 %100 Etkinlik Bilgileri Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat) Ders Süresi 14 3 42 Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42 Ödevler 2 12 24 Ara Sınavlar 1 20 20 Uygulama 14 1 14 Yarıyıl Sonu Sınavı 1 25 25 Toplam İş Yükü AKTS: 6 167 Öğrenme Çıktıları Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: Sıra Açıklama 1 Temel matematik teoremleri hakkında bilgi 2 Differansiyel denklemler çözme yöntemleri ve mühendislik uygulamaları hakkında bilgi 3 Doğrusal programlama hakkında bilgi 4 Sayısal analiz hakkında bilgi 5 Olasılık ve altyazı olasılık hakkında bilgi 6 Takım çalışması hakkında bilgi 7 Raporlama teknikleri hakkında bilgi Ders Konuları Hafta Konu 1 Tanımlayıcı istatistik, nüfus ve örnekleme, nitel veriler, nicel veriler, merkezi eğilimi için Sıklık dağılımları için Sıklık dağılımları 2 Aritmetik, geometrik ortalama, harmonik ortalama, Karesel ortalama, standart sapma ve varyans, setleri, örnek alan, etkinlikler, örnek noktaları sayma 3 Olasılık bir olay, katkı kuralları, çarpma kuralları, koşullu olasılık 4 Bağımlı ve bağımsız olaylar, Bayes teoremi 5 Ayrık olasılık dağılımı, ilk Midyear sınavı 6 Sürekli olasılık dağılımı, ortak olasılık dağılımları, marjinal olasılık dağılımları, istatistiksel bağımlılık 7 Matematiksel beklenti, beklenen değer 8 Sapma, varyans, Kovaryans beklenen değeri 9 Sapma, varyans, Kovaryans beklenen değeri 10 Sapma, varyans, Kovaryans beklenen değeri 11 Bazı ayrık olasılık dağılımları, tekdüze dağılım, binom dağılımı, Hipergeometrik dağılımı 12 Negatif binom dağılımını, geometrik dağılım, Poisson dağılımları 13 Normal dağılım 14 Binom dağılımı, Weibull dağılımını gama dağılımı, Kikare dağılımın normal dağılıma yaklaşım Dersin Program Çıktılarına Katkısı P1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11 Tüm Ö1 Ö2 Ö3 Ö4 Ö5 Ö6 Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek
