Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
2EEE586PROBABILITY AND STOCHASTIC PROCESS3+0+03612.07.2024

 
Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Bölümü / Programı ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜH.(Tezli Y.Lisans)
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amaci mühendislikte kullanilan olasilik modellerinin gelistirilmesi ve analiz edilmesidir.
Dersin İçeriği Olasilik ve rassal degiskenlerin incelenmesi. Rassal degisken dizileri, Yakinsama fikri. Stokastik süreçler. Korelasyon ve güç spektrumu, durgunluk, rasgele girisli dogrusal sistemler, ikinci derece süreçler, stokastik sürekli türev ve integral alma. Gaussian süreçler, Poisson süreçler, atis gürültüsü; Markov süreçleri, Dik genlesme, en az kareler hata kestirimi.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Reading, Problem Solving, Questioning, Discussion
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Doç.Dr. Taner İnce
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Schaums Probability, Random Variables And Random Processes, Second Edition, Hwei P. Hsu.
Introduction to Probability, Second Edition, Dimitri P. Bertsekas ve John N. Tsitsiklis.
Ders Notları PROBABILITY AND RANDOM PROCESSES FOR ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERS, JOHN A. GUBNER

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %60
Mühendislik Bilimleri %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Haftalık teorik ders saati 14 3 42
Haftalık uygulamalı ders saati 14 7 98
Okuma Faaliyetleri 7 4 28
Materyal tasarlama, uygulama 1 3 3
Ara sınav ve ara sınava hazırlık 1 3 3
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 174

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Olasılık modellerinin temel parçalarının bilmek
2 Bir deneyde örnek uzayın modellenmesinin bilmek
3 İstatisk özelliklerin (Ortalama, varyans, kovaryans, korelasyon) hesaplanması
4 İleri düzeyde olasılık teorisiyle ilgili ileri fikirleri takip bilgi birikimine sahip olmak
5 Mühendislik problemlerinde rassal durumun tanılamak ve doğru istatistik modelin uygulama

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Introduction to probability
2 Discrete random variables
3 Continuous random variables
4 Cumulative distribution functions and their applications
5 Bivariate random variables
6 Covariance and Correlation Coefficient
7 N-Variate Random Variables
8 Functions of Random Variables
9 Characteristic Functions
10 Random Processes
11 Advanced concepts in random processes
12 Analysis and Processing of Random Processes
13 Response of Linear Systems to Random Inputs
14 Fourier Transform of Random Processes

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4
Tüm 4 4 4
Ö1 5 4 4
Ö2 5 4 4
Ö3 5 4 4
Ö4 5 4 4
Ö5 5 4 4

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gaziantep.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=147983&lang=tr