Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Bu dersin amacı olasılık teorisinin temelleri hakkına öğrencilerin sağlam bir temele sahip olmasını sağlayıp bu bilgilerin gerçek hayattaki problemlerin çözümündeki kritik rolüne dikkat çekmektir. Bu ders sonunda öğrenciler olasılık kuramının temel teoremlerini, sayma prensiplerini ve rastgele değişkeni tanıyıp farklı olasılık dağılımlarının birçok disiplindeki uygulamalarını tanıyıp modelleyebilecekler.

-

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 ve problem çözme, grup tartışması

Yok

Türkçe

• Erbaş, Semra Oral (2016). Olasılık ve İstatistik Problemler ve Çözümleri ile. Gazi Kitabevi: Ankara. 5. Baskı • 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.

• Sayma yöntemlerini uygun problem durumlarına uygulayabilecektir.
• Olasılığa ait temel kavramları tanımlayabilecek ve terminolojiyi doğru kullanabilecektir.
• Olasılığın temel kavramlarını ve elemanlarını kullanarak olasılık hesaplamalarını tamamlayabilecektir.
• Rastgele değişken, beklenen değer ve varyansın özelliklerini tanımlayıp uygulayabilecektir.
• Bazı önemli kesikli olasılık dağılımlarını tanımlayıp birbirinden ayırt edebilecektir.