Ders programı

 

MAT271 Olasılık ve İstatistik (Probability and Statistics)

  

Semestir : Bahar 2009

Düzey: Lisans

Dil: Türkçe

Öğretim üyesi : Doç. Dr. Uluğ Bayazıt

 

Ofis saatleri: Salı 14:30-15:30 veya randevu ile. 

Öğretim üyesinin ofis no/telefon no/e-posta adresi: 4302/ 285 3591 /ulugbayazit@itu.edu.tr

Sınıf saatleri: Çarşamba 13:30-16:30 pm

Önşart: ELH232 MIN DD veya ELK242E MIN DD

 

YENİ!!!Telafi sınavı, 13 Mayıs, 13:30-15:30 arası yapılacaktır.  Lütfen sınava gireceğinizi önceden haber verin, 13:25 'te ofis kapımın önünde bekleyin!!!

                   

Ders tanımı (katalog) :

 

Sayma Teknikleri; çarpım kuralı, permütasyon, kombinezon. Olasılık Kavramı; sigma cebri, olasılık aksiyomları, koşullu olasılık, Bayes formülü. Rastlantı Değişkeni; dağılım fonksiyonu, olasılık fonksiyonu, Chebyshev eşitsizliği. Kesikli ve Sürekli Dağılımlar; uniform dağılım, Bernoulli dağılımı, Poisson dağılımı, geometrik dağılım, hipergeometrik dağılım, normal dağılım, eksponansiyel dağılım, gamma dağılımı, beta dağılımı. Çıkaran Fonksiyonlar. Karar Teorisi. Kestirim Kavramı. Hipotez Testi . Parametrik Olmayan Testler. Korelasyon ve Regresyon. 

 

Dersin amacı:

 

 Kümelerin kısa bir tekrarından sonra olasılığın önermeleri (axioms) ile tanımlanması ve temel olasılık kavramlarının (koşullu olasılık, Bayes teoremi, bağımsızlık) verilmesi. Klasik olasılık tanımı yardımı ile basit olasılık problemlerinin çözümü.  Tekrarlayan deneyler. Rasgele değişken yardımı ile şans olaylarının sistematik modellenmesi ve analizi. Tipik rastgele değişkenler.  Çok rasgele değişken yardımı ile tanımlanan olayların analizi. Beklenen değerler ve momentler. Koşullu beklenen değer yardımı ile doğrusal olmayan kestirim ve regresyon. Örnek istatistikler. Güven aralıkları.

 

Kaynaklar:                   Probability, Random Variables

                                    and Stochastic Processes, 3rd Ed.;

                                    Athanasios PAPOULIS;

                                    McGraw-Hill; 1991

 

                                    Probability and Statistics for

                                    Engineers and Scientists, 2nd Ed.;

                                    Anthony J. Hayter

                                    Duxbury Thomson Learning 2002

 

                                    Probability & Statistics for

                                    Engineers; Mehmetçik BAYAZIT,

                                    Beyhan OĞUZ; Birsen Yayınevi; 1998

 

                                    A First Course in Probability (7th Edition)

                                    Sheldon Ross,

                                    Prentice Hall, 2005.

                            

                             Probability, Random Variables and Random Signal Principles

                                    Peyton Z. Peebles, Jr.

                                    4th Edition

                                    Mc Graw Hill, 2001.

 

                       

 

 

Hafta                     Tarih                      Konu                                                                                     

 

2                             11/02                     Kümeler, küme işlemleri

                                                                Olasılık tanımı. Sayma ve klasik olasılık

                                                                tanımı uygulamaları.

                                                                Birleşik, koşullu olasılık

 

3                              18/02                     Toplam olasılık, Bayes teoremi, İstatistiksel bağımsızlık,

                                                                Birleşik deneyler. Permütasyon,

                                                                Kombinasyon.

 

4                              25/02                     Bernoulli denemeleri. Rastgele değişken tanımı, tipleri,

                                                                dağılım işlevi.

 

5                              04/03                     Yoğunluk işlevi. Kütle işlevi. Gauss, eksponensiyel, Poisson

                                                                ve diğer yoğunluk ve kütle

                                                                işlevleri

 

6                              11/03                     Vize I

 

7                              18/03                     Rastgele değişkenin işlevi. Beklenen değer,

                                                                rastgele değişkenin işlevinin beklenen değeri.

 

8                              25/03                     Koşullu beklenen değer, momentler,

                                                                karakteristik işlev.

 

9                              01/04                     Çoklu rastgele değişkenler, birleşik olay, birleşik

                                                                dağılım ve yoğunluk Marjinal olasılık dağılım

                                                                ve yoğunluk işlevleri. Koşullu dağılım ve yoğunluk

                                                                (koşul 2. değişken).

 

10                           08/04                     Korelasyon, kovaryans ve doğrusal bağımsızlık,

                                                                korelasyon katsayısı. Doğrusal ve doğrusal

                                                                olmayan kestirim ve regresyon.

 

11                           15/04                     Vize II

 

12                           22/04                     Deney, popülasyon ve örnek, örnek istatistikler,

veri gösterimi. İstatistik, parametrelerin nokta

                                                                kestirimi.

 

 13                          29/04                     Yansız ve en küçük varyans kestiriciler.

Örnek istatistiklerin dağılımları. 

 

14                           06/05                     Güven aralıkları (çift taraflı t, tek taraflı t, çift

 taraflı z, tek taraflı z)                            

 

Sınıf politikası :

 

Ödevler  çalışma için verilecek ama nota katkısı olmayacaktır.Sınavlardaki problemler ödevlerdekilerin aynısı olmamakla beraber onlara benzerlik taşıyabilir.

Yoklama alınmayacaktır.

Sınavlarda ve ödevlerde dürüst davranış sergilemeyenler FF notunu alabilirler.

Telafi vizesi bir vize kaçırıp mazaretlerini raporla belgeleyenlere verilecektir.

YENİ!!!Telafi sınavı, 13 Mayıs, 13:30-15:30 arası yapılacaktır.  Lütfen sınava gireceğinizi önceden haber verin, 13:25 'te ofis kapımın önünde bekleyin!!!

 

Notlama yöntemi:

                        1.         Vize I                           %30 (11 Mart Çarşamba ) Sonuçlar   Çözümler

                        2.         Vize II                         %30 Sonuçlar   Çözümler

                        3.         Final                            %40 Sonuçlar

 

1. ödev

1. ödev çözümleri

2.ödev

2. ödev çözümleri

3. ödev

3. ödev çözümleri

4. ödev

4. ödev çözümleri

Duyuru: Son derslerle ilgili istatistik metinlerini fotokopicide bulabilirsiniz!