ELEKTRİK - ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
MAT3026 | Olasılık ve İstatistik | Bahar | 3 | 0 | 3 | 6 |
Öğretim Dili: | English |
Dersin Türü: | Must Course |
Dersin Seviyesi: | LİSANS |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Öğ.Gör. NERMINE AHMED EL SISSI |
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi MÜRÜVVET ASLI AYDIN |
Opsiyonel Program Bileşenleri: | Tek faktörlü deneylerde dizayn ve analiz: ANOVA (opsiyonel) |
Dersin Amacı: | Olasılık ve istatistikteki başlıklar, temel olasılık ve istatistik araçlarının geliştirilmesine yol açan tanımlarıyla tanıtılmaktadır. Mühendislik problemlerini çözmek ve bilinçli kararlar vermek için bu araçları kullanmak üzerinde durulur. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1) Permütasyonları ve kombinasyonları kullanarak olasılık hesabı yapar; 2) Birleşim ve kesişim olasılığını hesaplar; 3) Bir elemanlar sisteminin güvenilirlik blok diyagramını belirler; 4) Koşullu olasılık kavramını anlar ve olasılık problemlerine uygular; 5) Olasılık dağılım fonksiyonlarını kullanarak olasılıkları hesaplar; 6) Beklenti değerlerini hesaplar; 7) Hipotez testini uygular; 8) Güven aralıklarını belirler. |
Ders aşağıdaki konuları kapsayacaktır: Sayma ve olasılık (hem teorik hem de deneysel tanımlar); Olasılık kuralları (set teorisi dayalı); şartlı olasılık; Rastgele değişken; olasılık kütle fonksiyonları ve yoğunluk fonksiyonları; Beklenti değerleri; örnekleme teorisi (ortalama ve standart sapma); hipotez testi; Güven aralıkları (popülasyon ortalaması, popülasyon standart sapması için). |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Derse giriş. | |
2) | Sayma ve olasılık. | |
3) | Olasılık Kuralları (kümeler, ek kurallar, bağımsızlık), Güvenilirlik Blok Şeması. | |
4) | Koşullu olasılık (bağımsızlık, Bayes teorisi). | |
5) | Rasgele değişken ve olasılık dağılımları (ayrık ve sürekli) \ gözden geçirmek. | |
6) | Beklenti değerleri: populasyon ortalaması. | |
7) | Beklenti değerleri: popülasyon standart sapması. | |
8) | Özel ayrık dağılımlar (Geometrik, Hipergeometrik, Binom, Poisson). | |
9) | Özel sürekli dağılımlar (Üstel, Weibull, Normal). | |
10) | Örnekleme (örneklenen ortalama ve standart sapma ve dağılımları) \ gözden geçirmek. | |
11) | Hipotez testi (ortalama ve standart sapma, t ve ki-kare dağılımları için p değerleri). | |
12) | Güven aralıkları I - örnek ortalamada ortalama, eşleştirme, standart hata için aralıklar. | |
13) | Güven aralıkları II - ortalama (iki popülasyon) için aralıklar | |
14) | Güven aralıkları III - standart sapma için aralıklar. |
Ders Notları / Kitaplar: | Walpole, Ronald E., et al. "Probability & Statistics for Engineers & Scientists", Prentice Hall, 9th ed. |
Diğer Kaynaklar: | Douglas C. Montgomery & George C. Runger. "Applied Statistics and Probability for Engineers”; (2011) Wiley. Devore, Jay.; "Probability & Statistics for Engineering and the Sciences". CengageBrain.com. |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ara Sınavlar | 2 | % 60 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
Final | 1 | 2 | 2 |
Toplam İş Yükü | 144 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Matematik, fen bilimleri ve elektrik-elektronik mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | 4 |
2) | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 3 |
3) | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | 2 |
4) | Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya elektrik-elektronik mühendisliğine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 4 |
6) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
7) | İngilizce ve (eğer Türk vatandaşı ise) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |
9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; elektrik-elektronik mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | 1 |
11) | Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |