Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE 204 ) Ders Detayları

Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE 204 ) Ders Detayları

Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE 204 ) Ders
Detayları
Ders Adı
Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS
Kodu
Saati
Saati
Saati
Olasılık ve
Rastgele
Süreçler
EE
204
Bahar
3
0
0
3
Ön Koşul Ders(ler)i MATH 158 Genişletilmiş Kalkülüs II
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Zorunlu Bölüm Dersleri
Dersin Seviyesi
Lisans
Ders Verilme Şekli
Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Anlatım, Tartışma, Soru-Yanıt, Sorun/Problem
Öğretme Teknikleri Çözme
Dersin
Koordinatörü
5
Dersin
Öğretmen(ler)i
• Yrd. Doç. Dr. Alparslan Çağrı Yapıcı
Dersin Asistanı
Dersin Amacı
Olasılık aksiyomlarını anlamak. Ayrık ve sürekli
rasgele değişkenlerini tanımlamak. Ayrık ve sürekli
rasgele değişkenlerinin farklarını anlamak. Olasılık
kütle fonksiyonunu, olasılık dağılım fonksiyonunu,
kümülatif dağılım fonksiyonunu, beklenen değeri,
varyans ve standart sapmayı, Gaussian rasgele
değişkenini anlamak. Ayrık ve sürekli olmak üzere
çoklu rasgele değişkenleri tanımlamak. Bileşik PMF,
PDF, CFD ve koşullu PMF, PDF, CDF kavramlarını
anlamak. Stokastik proses, Poisson proses,
durağan proses, beklenen değer ve korelasyon
kavramlarını tanımlamak. Rasgele değişkenlerin
toplanmasını tanımlamak. Rasgele işaretler
prosesini ve çapraz korelasyon kavramlarını
tanımlamak.
Dersin Eğitim
Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
• Bu dersten sonra öğrenciler, olasılık teorisinin
temel kavramlarını, koşullu olasılık, rasgele
değişkenler, olasılık dağılımı ve beklenen değer
kavramlarını tanımlayabilir.
• Bu dersten sonra öğrenciler,geniş sahada olasılık
hesaplamaları ve çıkartımlar gerçekleştirebilir.
• Bu dersten sonra öğrenciler, gerçek verileri
içeren Pratik problemleri olasılık bakış açısıyla
çözebilir.
• Bu dersten sonra öğrenciler, olasılık ile ilgili
temel istatistiksel kavramları tanımlayabilir.
• Bu dersten sonra öğrenciler, olasılık problemlerini
hesaplayabilir, analiz edebilir ve çözebilir.
• Bu dersten sonra öğrenciler, istatistiksel
analizlerin sonuçlarını grafiksel ve sözlü
açıklayabilir.
Dersin İçeriği
Probability and its axioms, conditional probability,
independence, counting, discrete and continuous
random variables and distributions, functions of
random variables, expectations, order statistics,
central limit theorem, estimation of random
variables, random processes and their
characterization, autocorrelation function,
response of linear systems to random inputs.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta Konular
Ön Hazırlık
1
Küme teorisi, deneyler ve
olasılıklar.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
2
Olasılık aksiyomları ve bağımsızlık. Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
3
Ayrık rasgele değişkenler.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
4
Ayrık rasgele değişkenler.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
5
Çoklu ayrık rasgele değişkenler.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
6
Çoklu ayrık rasgele değişkenler.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
7
Sürekli rasgele değişkenler.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
8
Sürekli rasgele değişkenler.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
9
Çoklu sürekli rasgele değişkenler. Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
10
Çoklu sürekli rasgele değişkenler. Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
11
Stokastik süreç.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
12
Stokastik süreç.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
13
Rasgele işaret işleme.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
14
Rasgele işaret işleme.
Ders notlarını gözden geçiriniz ve
bu haftanın konularına ders
kitabından çalışınız.
15
Dönem sonu sınav çalışmaları
Dönem konularının tekrarı
16
Dönem sonu sınav çalışmaları
Dönem konularının tekrarı
Kaynaklar
Ders
Kitabı:
1. Yates, R.D. and Goodman, D.J., “Probability and Stochastic
Processes”, John Wiley and Sons
2. P. Peebles, “Probability, Random Variables, and Random
Signal Principles”, McGraw-Hill
3. Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis, “Introduction to
Probability”, Athena
Değerlendirme Sistemi
Çalışmalar
Sayı
Katkı Payı
Devam/Katılım
-
-
Laboratuar
-
-
Uygulama
-
-
Alan Çalışması
-
-
Derse Özgü Staj
-
-
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
-
-
Ödevler
5
20
Sunum
-
-
Projeler
-
-
Seminer
-
-
Ara Sınavlar/Ara Juri
2
40
Genel Sınav/Final Juri
1
40
Toplam
8
100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu
Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı
Notuna Katkısı
40
Toplam
100
Ders 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 Ayrık matematik, rasgele süreçler, türevsel denklemler,
lineer cebir ile karmaşık değişkenleri içeren ileri
mühendislik matematiği, fen bilimleri ve
Elektrik-Elektronik alanı ile ilgili kuramsal ve uygulamalı
bilgileri, mühendislik problemlerini modelleme ve
çözme için uygulayabilme becerisi
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama,
tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla
uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve
uygulama becerisi.
X
X
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.
(Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre,
ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik,
etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi
ögeleri içerirler.)
4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern
teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma
becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde
kullanma becerisi.
X
X
5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney
tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz
etme ve yorumlama becerisi.
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde
çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en
az bir yabancı dil bilgisi.
X
X
X
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye
erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve
kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi, zaman yönetimi ve
değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar
hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik, sıradışı
yöntemler sunabilmek ve sürdürebilir kalkınma
hakkında farkındalık.
11 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal
boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri
ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik
çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
X
X
X
X
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler
Ders saati (Sınav haftası
dahildir: 16 x toplam ders
saati)
Sayı
Süresi (Saat) Toplam İş
Yükü
16
3
48
16
4
64
5
4
20
Ara Sınavlara/Ara Juriye
Hazırlanma Süresi
2
10
20
Genel Sınava/Genel Juriye
Hazırlanma Süresi
1
10
10
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma
Süresi
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo
Kritiği
Toplam İş Yükü
162