|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Olasılığa giriş, örnek uzay ve olay, bileşik olay, olasılık aksiyomları, sonlu olasılık uzayları, sonlu eş olasılık uzayları
|
K2-Bölüm 1
|
|
2
|
Koşullu olasılık, ağaç diyagramları, Bayes Teoremi, bağımsızlık, tekrarlanan deneyler, koşullu olasılık aksiyomları
|
K3-Bölüm 2
|
|
3
|
Sürekli ve ayrık rastlantı değişkenlerinin dağılım ve yoğunluk fonksiyonları, ortalama ve standart sapma değerleri
|
K4-Bölüm 3
|
|
4
|
Moment kavramı, momentler arasındaki ilişki, moment çıkartan fonksiyon, Chebyshev eşitsizliği, büyük sayılar kanunu
|
K1-Bölüm 4
|
|
5
|
Ayrık dağılımlar: Bernoulli, iki terimli, çok terimli, geometrik, Pascal, Poisson ve Hipergeometrik dağılımlar
|
K1-Bölüm 5
|
|
6
|
Sürekli dağılımlar: Düzgün, üstel, Normal dağılımlar
|
K1-Bölüm 6
|
|
7
|
Gamma, Ki-kare, student t ve beta dağılımları
|
K1-Bölüm 7
|
|
8
|
İki değişkenli ayrık ve sürekli rastlantı değişkenleri
|
K1-Bölüm 8
|
|
9
|
Koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu
|
K1-Bölüm 9
|
|
10
|
Kovaryans , korelasyon ve korelasyon katsayısı kavramları
|
K1-Bölüm 10
|
|
11
|
Örnekleme, istatistiksel tahmin, tahminin güven aralığı
|
K1-Bölüm 11
|
|
12
|
Hipotez testleri, testin gücü, bağımszılık testi, uygunluk testi
|
K1-Bölüm 12
|
|
13
|
Regresyon analizi: doğrusal regresyon, en küçük kareler yöntemi, çoklu regresyon
|
K1-Bölüm 13
|
|
14
|
Varyans analizi
|
K1-Bölüm 14
|