1.1. KESİKLİ DAĞILIMLAR 
 
13
1.1.1. Bernoulli Dağılımı 
 
13
1.1.3. Poisson Dağılımı 
 
22
1.1.4. Bernoulli Dağılımının Binom Dağılımına Yakınsaması 
 
27
1.1.5. Binom Dağılımının Poisson Dağılımına Yakınsaması 
 
28
1.1.6. Geometrik Dağılım 
 
29
1.1.7. Negatif Binom Dağılımı (Eksi İki Terimli Dağılım) 
 
33
1.1.8. Hipergeometrik Dağılım 
 
37
1.1.9. Hipergeometrik Dağılımın Binom Dağılımına Yakınsaması 
 
37
1.1.10. Hipergeometrik Dağılımın Poisson Dağılımına Yakınsaması 
 
38
1.1.11. Kesikli Uniform Dağılım 
 
40
1.2. SÜREKLİ DAĞILIMLAR 
 
41
1.2.2. Standart Normal Dağılım 
 
47
1.2.3. Uniform (Tek Biçimli) Dağılım 
 
53
1.2.5. İki Parametreli Gamma Dağılımı 
 
58
1.2.6. Negatif Üstel Dağılım 
 
64
1.2.7. Ki–Kare Dağılımı 
 
66
1.2.9. Cauchy Dağılımı 
 
74
1.2.10. Standart Cauchy Dağılımı 
 
75
1.2.11. Log–Normal Dağılım 
 
83
1.2.12. Pareto Dağılımı 
 
87
Bölüm 2: EŞİTSİZLİKLER 
 
89
2.1. KOLMOGOROV EŞİTSİZLİĞİ 
 
89
2.2. MARKOV EŞİTSİZLİĞİ 
 
89
2.3. CHEBYSHEV EŞİTSİZLİĞİ 
 
91
2.3.1. Chebyshev Eşitsizliğine İlişkin Uygulamalar 
 
93
2.4. CAUCHY–SCHWARZ EŞİTSİZLİĞİ 
 
106
2.5. CAUCHY–SCHWARZ EŞİTSİZLİĞİNİN İSTATİSTİKTE KULLANIMI 
 
108
Bölüm 3: İSTATİSTİKTE YAKINSAKLIK 
 
117
3.1. YAKINSAKLIK TANIMLARI 
 
117
3.1.1. Kesinlikle Yakınsaklık 
 
117
3.1.2. Olasılıkta Yakınsaklık 
 
118
3.1.3. Ortalama Karede Yakınsaklık 
 
118
3.1.4. Dağılımda Yakınsaklık 
 
119
3.2. YAKINSAKLIK İLE İLGİLİ ÖRNEKLER 
 
123
Bölüm 4: MERKEZİ LİMİT TEOREMİ 
 
157
4.2.1. Lindeberg–Feller ve Lyapunov Ölçütleri 
 
161
4.3. MERKEZİ LİMİT TEOREMİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER 
 
166
4.4. DE–MOIVRE–LAPLACE DÖNÜŞÜMÜ 
 
180
4.4.1. De Moivre–Laplace Dönüşümü İle İlgili Örnekler 
 
184
4.6. POİSSON DAĞILIMININ NORMAL DAĞILIMA YAKINSAMASI 
 
189
Bölüm 5: BÜYÜK SAYILAR YASASI 
 
193
5.1. GÜÇLÜ VE GÜÇSÜZ BÜYÜK SAYILAR YASASI 
 
193
5.2. GÜÇLÜ VE GÜÇSÜZ BÜYÜK SAYILAR YASASI 
 
193
5.3. BÜYÜK SAYILAR YASASI İLE İLGİLİ ÖRNEKLER 
 
197