Mühendisler için İstatistik ve Olasılık

22 bölüm için Python ve R uygulamaları

Prof. Dr. Bahadır Yüzbaşı

Teori, örnek, uygulama ve kodlama · Öğrenci kod eşlikçisi v1.1

Bu sayfa bölüm uygulamalarını sunar. Kitabın tam metni ve öğretim elemanı çözüm rehberi bu yayına dahil değildir.

Tüm kodları indir · Çalıştırma rehberi · Dosya doğrulama manifesti

Python ana uygulama dilidir; R eşdeğer laboratuvarları sunar. Önce 64 tekrarlı kısa denemeyi kullanın. Paket otomatik kurulum yapmaz, ham veriyi değiştirmez. Sayısal sonuçlar yöntem varsayımları ve birimlerle yorumlanmalıdır.

Bölüm Konu ve uygulama yönergesi Kod
1 Mühendislikte belirsizlik ve karar Python · R
2 Veri, ölçme ve deney Python · R
3 Betimsel istatistik ve veri kalitesi Python · R
4 Sayma ve olasılığın temelleri Python · R
5 Koşullu olasılık, Bayes ve güvenilirlik Python · R
6 Rastgele değişkenler ve momentler Python · R
7 Kesikli olasılık dağılımları Python · R
8 Sürekli olasılık dağılımları Python · R
9 Ortak dağılımlar ve hata yayılımı Python · R
10 Limit teoremleri ve Monte Carlo Python · R
11 Örnekleme, bootstrap ve jackknife Python · R
12 Nokta tahmini ve olabilirlik Python · R
13 Güven, öngörü ve tolerans aralıkları Python · R
14 Hipotez testleri, güç ve eşdeğerlik Python · R
15 İki ve çoklu grup karşılaştırmaları Python · R
16 Ki-kare ve parametrik olmayan yöntemler Python · R
17 Doğrusal regresyon ve tanılar Python · R
18 ANOVA ve deney tasarımı Python · R
19 İstatistiksel süreç kontrolü ve yeterlilik Python · R
20 Güvenilirlik, sağkalım ve risk Python · R
21 Zaman serileri ve stokastik süreçler Python · R
22 Bütünleşik mühendislik vakaları Python · R

Kontrol kapsamı: 22 Python laboratuvarı ve 22 R laboratuvarındaki 59 kod parçası kısa denemeden geçirilmiştir. Bu, tam ölçekli Monte Carlo doğrulaması değildir. Gerçek test ortamı paket içinde kayıtlıdır.