Dersin Haftalık Planı

Hafta	Konu
1	Dersin Tanıtımı, Olasılık Teorisine Giriş, Sayma Teknikleri (Permütasyon ve Kombinezon)
2	Olasılığa Giriş I: Temel Kavramlar, Olasılığın Aksiyom ve Teoremleri, Koşullu Olasılık
3	Olasılığa Giriş II: Koşullu Olasılık, Bayes Teoremi, Bağımsızlık Kavramı
4	Raslantı Değişkenleri I: Olasılık Dağılım Fonksiyonu (cdf) ve Özellikleri, Olasılık Kütle/Yoğunluk Fonksiyonları (PMF ve PDF) ve Özellikleri
5	Raslantı Değişkenleri II: Koşullu Dağılım ve Yoğunluk Fonksiyonları, Bir Raslantı Değişkinin Fonksiyonu
6	Arasınav I
7	Dağılım Parametreleri (Beklenen Değer, Momentler, Moment Üreten Fonksiyon)
8	Dağılım Örnekleri I: Ayrık Dağılımlar (Düzgün, Bernoulli, Binom, Poisson,Geometri, Pascal Dağılımları)
9	Dağılım Örnekleri II: Sürekli Dağılımlar (Düzgün, Üstel, Gauss, Gamma, Ki-Kare, Lognormal, Rayleigh, Laplace Dağılımları)
10	Çeşitli Olasılık Teoremleri: Chebyshev Eşitsizliği, Büyük Sayılar Yasası, Merkezi Limit Teoremi
11	Çok Boyutlu Raslantı Değişkenleri I: İki Boyutlu Raslantı Değişkenleri, Ortak Olasılık Dağılım Fonksiyonu ve Özellikleri, Ortak Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu ve Özellikleri
12	Çok Boyutlu Raslantı Değişkenleri II: Koşullu Olasılık Dağılım ve Yoğunluk Fonksiyonları, Dağılım Parametleri, Çok Boyutlu Dağılım
13	Arasınav II
14	İstatistik: İstatistiğin Tanımı, Frekans Dağılımı, Frekans Histogramı, Veri Tanımlamada Sayısal Yöntemler, Eğri Uydurma ve En Küçük Kareler Yöntemi, Estimatör Kavramı ve Özellikleri, En Büyük Olabilirlik Estimatörü

Dersler

Yardım

Hakkında