Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Olasılık kuramının temelinin öğretilmesi ve temel günlük problemlere uygulanması

-

Saymanın temel prensibi; permütasyon kavramı ve uygulamalar; kombinasyon kavramı ve uygulamalar; binom teoremi, olasılık kavramı, olasılıkla ilgili temel kavramlar ve olasılık aksiyomları; koşullu olasılık ve Bayes teoremi; geometrik olasılık problemleri; rastgele değişken kavramı; olasılık fonksiyonu, olasılık yoğunluk fonksiyonu; rastgele değişkenlerin beklenen değeri ve varyansı; moment üreten fonksiyon ve momentler; bazı kesikli dağılımlar, Bernoulli, binom, geometric, hipergeometric, Poisson dağılımları; bazı sürekli dağılımlar, düzgün dağılım, üstel dağılım, normal dağılım ve özellikleri.

Sunuş yoluyla öğretim, soru-cevap yöntemi ve tartışma yöntemi

Yok

Türkçe

• Erbaş, Semra Oral (2016). Olasılık ve İstatistik Problemler ve Çözümleri ile. Gazi Kitabevi: Ankara. 5. Baskı • Salkind, Neil. (2015). İstatistikten Nefret Edenler için İstatistik. Çeviri Editörü: Alper Çuhadaroğlu Pegem Akademi: Ankara • Akdeniz, Fikri (2018). Olasılık ve İstatistik. Akademisyen Kitabevi. • Dennis Wackerly, William Mendenhall, Richard L. Scheaffer. Mathematical Statistics with Applications. 7th Edition Cengage Learning. • http://www.artofstat.com/ • https://homepage.divms.uiowa.edu/~mbognar/

Bulunmamaktadır

• Olasılığın temel kavramlarını ve elemanlarını kullanarak olasılık hesaplamalarını tamamlayabilecektir.
• Rastgele değişken, beklenen değer ve varyansın özelliklerini tanımlayıp gerçek hayat durumlarına uygulayabilecektir.
• Olasılık yoğunluk fonksiyonu, moment üreten fonksiyonlar ve momentleri açıklayabilecektir.
• Bazı önemli kesikli olasılık dağılımlarını tanıyıp birbirinden ayırt edebilecektir.
• Kesikli olasılık dağılımlarını problem ve gerçek hayat durumlarına uygulayabilecektir.
• Bazı önemli sürekli olasılık dağılımlarını tanıyıp birbirinden ayırt edebilecektir.
• Sürekli olasılık dağılımlarını problem ve gerçek hayat durumlarına uygulayabilecektir.