AKTS - Mühendislikte Olasılık Metotları
Mühendislikte Olasılık Metotları (MDES618) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mühendislikte Olasılık Metotları | MDES618 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, olasılık teorisinin ve matematiksel istatistiğin temel metotlarını incelemek ve olası uygulamaları göstermektir. Ders boyunca servis sistemleri, güvenilirlik, algoritma ve diğer konular ile ilgili örnekler verilmektedir. Bu ders, uygulamalarda matematik kullanan mühendislik bölümlerinin öğrencileri için düzenlenmiştir. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Olasılık teorisinin temel kavramları, güvenilirlik teorisi, bir stokastik süreç kavramı, Poisson süreçleri, Markov zincirleri, istatiksel sonuç. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Örnek uzayı, rasgele olaylar, olasılık, koşullu olasılık, bağımsızlık | Ch.1.1-1.10 |
| 2 | Rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları, rasgele vektörler | Ch. 2.3, 2.4, 3.1, 3.6 |
| 3 | Güvenililirlik teorisi, farklı sistemlerin güvenilirliğini bulma, gereksiz çokluk | Ch. 3.6-3.7 |
| 4 | Başarısızlık oranı ve risk fonksiyonu, IFR/DFR dağılımları | Ch. 3.3 |
| 5 | Stokastik süreçlerin tanım, örnek ve çeşitleri | Ch. 6.1, 6.2 |
| 6 | Poisson süreci ve genelleştirmeleri | Ch. 6.5, 6.4 |
| 7 | Rastgele Oluşum, 1. Ara sınav | Ch. 6.7 |
| 8 | Markov zincirleri, Markov özelliği, Geçiş olasılıkları, Düzenli zincirler ve denge | Ch. 7.1, 7.2 |
| 9 | Sınırlayıcı ve dereceli olasılıkların sınıflandırması, Temel matris | Ch. 7.3 |
| 10 | Yutan Markov Zincirleri, Temel Matris | Ch. 7.9 |
| 11 | Rastgele örnekler, Tahmin Ediciler ve özellikleri | Ch. 10.1-10.2 |
| 12 | Nokta ve Aralık Tahmini II. Ara Sınav | Ch.10.2.3 |
| 13 | Hipotez testleri, Red Hipotezi ve Alternatif hipotez, Hata Türleri, Tek yanlı ve iki yanlı testler, Yığın Ortalamasına ilişkin hipotez testleri | Ch. 10.3.1 |
| 14 | Yığın Varyansı için testler, Uyum iyiliği testi | Ch.10.3.3, 10.3.4 |
| 15 | Genel gözden geçirme | - |
| 16 | Final sınavı | - |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. K. S. Trivedi, Probability and Statistics with Reliability, Queueing, and Computer Science Applications, 2nd Edition, Wiley, 2002. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. Sheldon Ross, Introduction to Probability Models. Academic Press, 1994 |
| 3. T. Aven, U. Jensen, Stochastic models in reliability, Springer, 1999 |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 2 | 20 |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 2 | 40 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
| Toplam | 5 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Alanında, bağımsız olarak, bir problem kurgulayabilir, çözüm yöntemi geliştirerek problemi çözebilir ve sonuçları değerlendirebilir | X | ||||
| 2 | Matematiğin temel alanlarında ve kendi uzmanlığı olarak seçtiği alanda gerekli alt yapıyı oluşturur. | X | ||||
| 3 | Matematik literatürünü ve özel olarak kendi araştırma konusu ile ilgili ulusal ve uluslararası güncel yayınları takip edebilir ve bunlardan kendi araştırma konusu ile ilgili olanları çalışmalarında kullanabilir | X | ||||
| 4 | Bilimsel etik değerleri ve kuralları dikkate alır ve mesleki ve toplumsal yaşamda kullanabilir | X | ||||
| 5 | Kendi çalışmalarının sonuçlarını veya belli bir konudaki güncel çalışmaları ve bulguları, çeşitli bilimsel toplantılarda topluluk önünde Türkçe ve İngilizce olarak sunabilir ve tartışmalara katılabilir. | X | ||||
| 6 | Gerek bireysel, gerek bir çalışma grubunun üyesi olarak çalışabilme becerisini geliştirir | X | ||||
| 7 | Yaratıcı ve eleştirel düşünme, problem çözme, özgün bir çalışma üretme becerisini geliştirir. Bilimsel gelişmeleri takip eder, özümsediği bilgilerin analiz, sentez ve değerlendirmesini yapabilir. | X | ||||
| 8 | Kazandığı bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu geliştirmeye açık olur. | X | ||||
| 9 | Alanında özümsediği bilgiyi ve problem çözme yeteneğini disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilir; karşılaşılan problemleri matematiksel modellerle ifade ederek, matematiksel bakış açısı ile farklı çözüm yöntemleri önerir. | X | ||||
| 10 | Matematik temelli yazılımları, bilişim ve iletişim teknolojilerini bilimsel amaçlı kullanabilir. | X | ||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | |||
| Raporlar | |||
| Ödevler | 2 | 12 | 24 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 2 | 8 | 16 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 130 | ||