|
1. hafta |
Örnek Uzayı ve Olasılık: Olasılık teorisine giriş, Küme teorisinin gözden geçirilmesi, Olasılık uzayları, Olasılığın aksiyomları ve özellikleri |
|
2. hafta |
Ayrık ve sürekli olasılık yasaları, Koşullu olasılık |
|
3. hafta |
Toplam olasılık yasası ve Bayes teoremi, Bağımsızlık ve koşullu bağımsızlık, Bağımsız denemeler ve sayma teknikleri |
|
4. hafta |
Ayrık Rastgele Değişkenler: Olasılık kütle fonksiyonlarının (PMF'ler) tanıtımı ve örnekleri, Beklenti, ortalama ve varyans |
|
5. hafta |
Beklenti ve varyansın özellikleri, Ortak PMF'ler, Koşullu PMF'ler |
|
6. hafta |
Bir rastgele değişkeni diğerine koşullandırma, Koşullu beklenti, Tekrarlanan beklenti |
|
7. hafta |
Bir rastgele değişkenin bir olaydan bağımsızlığı, Rastgele değişkenlerin bağımsızlığı; Genel Rastgele Değişkenler: Sürekli rastgele değişkenler ve olasılık yoğunluk fonksiyonları (PDF'ler) |
|
8. hafta |
Beklenti ve kümülatif dağılım fonksiyonu (CDF), Gauss CDF, Koşullu PDF'ler ve birleşik PDF'ler, Bir rastgele değişkeni diğerine koşullandırma |
|
9. hafta |
Bağımsızlık ve sürekli Bayes kuralı |
|
10. hafta |
Rastgele Değişkenler Üzerine İleri Konular: Türetilmiş dağılımlar, İki rastgele değişkenin fonksiyonları |
|
11. hafta |
Korelasyon ve kovaryans, Kovaryansın uygulamaları |
|
12. hafta |
Koşullu beklenti ve varyans |
|
13. hafta |
TR: TR: Dönüşümler (An Üreten Fonksiyonlar), İstatistiğe giriş, veri gösterimi, rastgele örnekleme, parametrelerin nokta tahmini, |
|
14. hafta |
TR: TR: Güven Aralıkları, Hipotezlerin (Kararların) Test Edilmesi, Uyumun İyiliği, Parametrik Olmayan Testler, Regresyon, Düz Çizgilere Uydurma |
Eskişehir Teknik Üniversitesi