Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Olasilik ve Istatistik IST 204 4 3 + 0 3 5
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Lisans
Course Type Zorunlu
Course Coordinator Dr.Öğr.Üyesi TÜRKER FEDAİ ÇAVUŞ
Course Lecturers Dr.Öğr.Üyesi GÖKÇEN ÇETİNEL, Dr.Öğr.Üyesi TÜRKER FEDAİ ÇAVUŞ,
Course Assistants
Course Category Alanına Uygun Temel Öğretim
Course Objective Haberleşme sistemleri başta olmak üzere Elektrik-Elektronik sistemlerinin analizi için gerekli istatistiksel kavramları ve yöntemleri öğrenciye tanıtmak.
Course Content Olasılığa giriş, ayrık rastlantı değişkenkleri, sürekli rastlantı değişkenleri, iki boyutlu dağılımlar, kestirime giriş, istatistiksel hipotez testi, doğrusal modeller
# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Olasılık Dağılımlarını Elektrik-Elektronik Mühendisliği problemlerinde kullanır. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
2 Olasılık yoğunluk fonksiyonu kavramında tanımlar ve problem çözümünde kullanır. Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Sınav , Sözlü Sınav, Ödev,
3 Beklenen değer hesabı yapar. Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Sınav , Sözlü Sınav, Ödev,
4 Parametre kestrimi yapar. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Problem Çözme, Sınav , Sözlü Sınav, Ödev,
5 Hipotez testi yapar. Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Sınav , Sözlü Sınav, Ödev,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Olasılığa giriş, örnek uzay ve olay, bileşik olay, olasılık aksiyomları, sonlu olasılık uzayları, sonlu eşolasılık uzayları 1.Hafta Sunusu
2 Koşullu olasılık, ağaç diyagramları, Bayes Teoremi, bağımsızlık, tekrarlanan deneyler, koşullu olasılık aksiyomları 2.Hafta Sunusu
3 Sürekli ve ayrık rastlantı değişkenlerinin dağılım ve yoğunluk fonksiyonları, ortalama ve standart sapma değerleri 3.Hafta Sunusu
4 Moment kavramı, momentler arasındaki ilişki, moment çıkartan fonksiyon, Chebyshev eşitsizliği, büyük sayılar kanunu 4.Hafta Sunusu
5 Ayrık dağılımlar: Bernoulli, iki terimli, çok terimli, geometrik, Pascal, Poisson ve Hipergeometrik dağılımlar 5.Hafta Sunusu
6 Sürekli dağılımlar: Düzgün, üstel, Normal dağılımlar 6.Hafta Sunusu
7 Gamma, Ki-kare, öğrenci t ve beta dağılımları 7.Hafta Sunusu
8 İki değişkenli ayrık ve sürekli rastlantı değişkenleri 8.Hafta Sunusu
9 Koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu 9.Hafta Sunusu
10 Kovaryans , korelasyon ve korelasyon katsayısı kavramları 10.Hafta Sunusu
11 Örnekleme, istatistiksel tahmin, tahminin güven aralığı 11.Hafta Sunusu
12 Hipotez testleri, testin gücü, bağımszılık testi, uygunluk testi 12.Hafta Sunusu
13 Regresyon analizi: doğrusal regresyon, en küçük kareler yöntemi, çoklu regresyon 13.Hafta Sunusu
14 Varyans analizi 14.Hafta Sunusu
Resources
Course Notes [1] http://www.web.sakarya.edu.tr/obis ten yayınlanan ders notları
Course Resources [2] A. Leon-Garcia, Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering, Third Edition, Prentice Hall, 2007.
[3] R. V. Hogg, E. A. Tanis, Probability and Statistical Inference, fourth edition, MacMillan, 2000.
[4] A. Papoulis, S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, Fourth edition, McGraw Hill, 2002.
[5] H. Stark, J. W. Woods, Probabiliy and Random Processes with Applications to Signal Processing, Third edition, Prentice Hall, 2002
Week Documents Description size
0 İstatistik Ders Notları Dersin İstatistik kısmından bağlantıda verilen kitap ana kaynak olarak kullanılacaktır. 0 MB
Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Kısa Sınav 50
1. Ödev 50
Total 100
1. Yıl İçinin Başarıya 40
1. Final 60
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 10 10
Ödev 1 5 5
Final 1 15 15
Total Workload 126
Total Workload / 25 (Hours) 5.04
dersAKTSKredisi 5