ENSTİTÜ/FAKÜLTE/YÜKSEKOKUL ve PROGRAM: MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ-ELEKTRIK-ELEKTRONIK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS BİLGİLERİ Adı Kodu Dili Türü Yarıyıl T+U Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistik EEM284 Türkçe Zorunlu 4 3+0 3 4 Ön Koşul leri Matematik I Sorumluları Sorumlu Yardımcıları Doç. Dr. Nedim Tutkun Arş. Gör. Dinçer Maden, Arş. Gör. Selman Alkan in Amacı Olasılık ve Rasgele sürçlerle ilk tanışma ve özellikle haberleşme mühendislerinin ileri meslek derslerinde kullanılacak konular hakkında yeterli altyapıyı oluşturma, konunun uygulama alanları hakkında görüş kazandırmak in Öğrenme Çıktıları 1-Öğrenciye mühendislikte temel olasılık ve istatistik bilgilerini vermek. 2-Öğrenciye mühendislikte temel modelleme ve karar verme tekniklerini uygulayabilmek için gerekli olan, olasılık ve istatistik bilgilerini kullanabilme becerisi sağlar.
DERS PLANI Hafta Ön Hazırlık Konular/Uygulamalar Metot 1 Olasılığa giriş Koşullu olasılık kavramı ve istatistik bağımsızlık, örnek problemler iki ve daha çok raslantı değişkeni tanımı, ve 2 özellikleri koşullu olasılığa yeniden bakış, koşullu olasılığa devam, istatistik bağımsızlık. iki rastlantı değişkeninin toplamının yoğunluk fonksiyonu, konvolüsyon çözümleri, örnek problemler. 3 Birleştirilmiş deneyler, Bernoulli denemeleri ve örnek problemler 4 Rastlantı değişkeni kavramı, Olasılık Dağılım ve olasılık yoğunluk fonksiyonları 5 Ayrık ve sürekli rastlantı değişkenleri. 6 Beklendik değer ve momentler, Gauss Rastlantı değişkeni, Gauss ile bağlantılı rastlantı değişkenleri. 7 İki boyutlu dağılımlar 8 Vize 9 Kestirime giriş. 10 Raslantı degiskenleri arasında iliski, örnek problemler 11 iki ve daha çok raslantı degiskeni toplamının yogunluk fonksiyonu, karakteristik fonksiyon çözümleri, örnek problemler. 12 İstatistiksel hipotez testi ve doğrusal modeller. 13 Rasgele işleme kavramı ve rasgele isleme türleri,özellikleri. işleme parametrelerininölçülmesi. 14 İlişki fonksiyonları kavramı, Öz ilişki fonksiyonları ve özellikleri, örnek Problemler KAYNAKLAR Kitabı veya Notu 1- R. V. Hogg, E. A. Tanis, Probability and Statistical Inference, McMillan Yay., 2000. 2- A. Papoulis, S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw Hill Yay., 2002. 3- H. Stark, J. W. Woods, Probabiliy and Random Processes with Applications to Signal Processing, Prentice Hall Yay., 2002. Diğer Kaynaklar
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ Etkinlik Türleri Katkı Yüzdesi Ara Sınav 20 Kısa Sınav 20 Ödev, Proje 20 Yarıyıl Sonu Sınavı 40 Toplam 100 DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI No 1 Program Çıktıları Matematik ve fen bilimleri hakkında genel kavrama yeteneği edinmek ve analitik düşünme alışkanlığı kazandırmak Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5 X 2 Elektrik-Elektronik Mühendisliği ile ilgili temel konularda bilgi birikimi oluşturmak 3 4 5 6 7 8 Mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi ile bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama yeteneği kazandırmak. Sistemleri analiz etme ve tasarlama yeteneği ve becerisi kazandırmak Kuramsal bilgileri laboratuar ve proje çalışmalarıyla uygulamaya dönüştürmek Güncel yazılım ve donanımları etkin bir biçimde kullanmak Takım içinde ve bireysel çalışabilme becerisi kazanmak Sözlü ve yazılı iletişim kurma becerisi kazanmak. Yabancı bir dili meslekî yaşamda etkin biçimde kullanmak X 9 10 Yasam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanmak Mesleki sorumluluk ve etik bilinç kazanmak
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU İş Yükü (Saat) İçi Saati ( 14 x Haftalık Saati) 42 Ödev 10 Dışı Araştırma 10 Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları 28 Diğer Faaliyetler 10 Sınavlar Ara Sınav (Ara Sınav Sayısı x Ara Sınav Süresi) 20 Yarıyıl Sonu Sınavı 10 Toplam İş Yükü 130 Toplam İş Yükü / 30 (s) 4.3 in AKTS Kredisi 4
COURSE CONTRIBUTION TO PROGRAM OUTCOMES No Program Outcomes Contribution degree 1 2 3 4 5 1 To achieve insights on mathematics and physical sciences and to gain analytical thinking skills. X 2 To accumulate knowledge on basic subjects about electrical and electronics engineering. 3 To achieve specifying, defining, formulating and solving skills for engineering problems and to gain ability to choose and apply appropriate analysis and modelling methods for these purposes. X 4 To gain system analysis and design abilities. 5 To apply theoretical knowledge to laboratory and project studies. 6 To use up-to-date software and hardware efficiently. 7 To gain ability to work in a team and individually. 8 To achieve skills on oral and written communication. To use a foreign language effectively in professional life. 9 To become aware of importance of lifelong learning, to be able to gather information, to follow advances in science and technology and to gain ability to renew oneself. 10 To achieve professional and ethical responsibility. ECTS/WORKLOAD TABLE Workload per hour Inside the classroom Course Hour ( 14 x weekly course hour) 42 Assignments 10 Outside the classroom Research 10 Preliminary and Strengthening Works 28 Other Activities 10 Exams Midterm exam (Exam number x Exam time) 20 Final exam 10
Total workload 130 Total workload/30 hours 4.3 ECTS Credits 4