Akademik Dersler - İçerik

Olasılık tanımına farklı yaklaşımları tanımlayabilecektir.
Kümeler kuramı ve örnek uzay kavramı açıklar.
Permütasyonlar ve kombinasyon problemlerini çözümler.
Ortalamaların ve veryansın özelliklerini açıklar.
Bir olayın olasılığı ve olasılık aksiyomlarını ifade edebilecektir.
Bir olayın olasılığı, koşullu olasılık, bağımsız olayları ifade eder.
Bayes teoremini yorumlar ve bu teorem yardımıyla çeşitli olasılık problemlerini çözer.
Chebychev kuralı ile alasılık hesapları yapar.
Rasgele değişkenler kavramını: Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler kavramını tanımlayabilecektir
Kesikli ve sürekli rastgele değişkenlerin beklenen değeri, varyansı ifade eder.
Çarpıklık ve basıklık özeliklerini ifade eder.
Kesikli ve sürekli rasgele değişkenlerin beklenen değeri, varyansı, çarpıklık ve basıklıklarıyla ilgili problemleri çözer.
Olasılık fonksiyonu yardımı ile olasılık hesapları yapar.
Olasılık / olasılık yoğunluk fonksiyonları yardımıyla ortalama, standart sapma hesaplar.
Rasgele değişkenlerin dağılımı: Kesikli ve sürekli rasgele değişkenlerin dağılımını ifade edebilecektir.
Kesikli Dağılımlar: Binom Dağılımı, Hipergeometrik Dağılım ve Poisson Dağılımını tanır. Kesikli Dağılımın momentleri, moment çıkartan fonksiyonlarını uygular.
Sürekli Dağılımlar: Normal, Düzgün, Üstel, Gama, Beta dağılımlarını tanır. Sürekli dağılımın Momentleri, Moment çıkartan fonksiyonlarını uygular.
Sürekli ve kesikli dağılımları ayırır ve onlara ilişkin problemleri çözer.