Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen-Edebiyat Fakültesi
/
MAT 221
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Olasılık Teorisi
İngilizce
Probability Theory
Dersin Kodu
MAT 221
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
-
-
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Koordinatörü
Mustafa Nadar
Dersin Amaçları
1. Olasılığın basit konularını öğretmek
2. Kesikli ve Sürekli rassal Olaylar için Olasılık Modelleri Oluşturmak
3. Matematiksel analiz derslerinde öğrendiklerini olasılık hesaplarında kullanabilmek için gerekli olan düşünme ve uygulama becerilerini geliştirmek.
Dersin Tanımı
Experiment, sample space, algebra of events, sigma-algebra of events, probability measure on a sigma-algebra, sigma-algebra of borel sets, Kolmogorov axioms, conditional probability. Combinatorial methods; product rule, permutation, combination, binomial expansion, multinomial expansion, tree diagram, Bayes theorem. Random variables. Discrete density functions, probabilities in discrete sample space, equally likely outcomes. Cumulative distribution function. Continuous density functions, probability in continuous sample space. Functions of random variables. Bivariate random vector, bivariate joint density functions, marginal and conditional density functions, independent random variables. Definition and properties of expectations. Special expectations; mean, variance, ovariance and correlation coefficient, Markov and Chebyshev inequality. Moment generating function, computation of moments using moment genering functions. Discrete distributions; Bernolli, Binom, multinomial, geometrik, negatif-Binom ve Poisson distributions. Continuous distributions; Normal, gamma, exponential, Chi-square, t- and F- distributions. Limit theorems; law of large numbers and central limit theorem. Slutsky teorem. Markov chains; Markov property, Markov chain, canonic form, regular stochastic matrix, regular Markov chain, ergodic chain.
Dersin Çıktıları
-
Önkoşullar
-
Gereken Olanaklar
-
Diğer
-
Ders Kitabı
-
Diğer Referanslar
-
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024