Bu dersin amacı öğrencilere temel istatistik yöntemlerini kullanarak veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama becerisini kazandırmak ve öğrencilerin bu becerileri mühendislik problemlerine uygulayabilmelerini sağlamaktır.
Dersin İçeriği
Bu ders; İstatistik ve Veri Analizine Giriş,Örnekleme Dağılımları,Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme,Güven Aralıkları- Tek Örneklem,Hipotez Testleri-Tek Örneklem,Güven Aralıkları-İki Örneklem I,Hipotez Testleri-İki Örneklem I,Hipotez Testleri-İki Örneklem II,Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri I,Doğrusal Regresyon Modelleri II,Çoklu Regresyon Modelleri I,Çoklu Regresyon Modelleri II; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
SPSS yazılımı ile dönem boyunca öğrenilen prosedürleri hayata geçirir.
11, 16, 9
A, E
Korelasyon ve doğrusal regresyon analizlerini uygular ve sonuçları yorumlar.
12, 16, 9
A, E, G
Anakütle karakteristikleri için hipotez testleri oluşturur ve yorumlar.
12, 9
A, E, G
Anakütle karakteristikleri için güven aralıkları oluşturur ve yorumlar.
12, 16, 9
A, E, G
Anakütle ve örneklem arasındaki ayrımı yapar.
9
A, E
Bir veriyi grafiksel ve/veya sayısal yöntemlerle özetleyip yorumlar.
9
A
Öğretim Yöntemleri:
11: Gösterip Yapma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:
A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa Sınav
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
İstatistik ve Veri Analizine Giriş
Ders Notları
2
Örnekleme Dağılımları
Ders Notları
3
Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme
Ders Notları
4
Güven Aralıkları- Tek Örneklem
Ders Notları
5
Hipotez Testleri-Tek Örneklem
Ders Notları
6
Güven Aralıkları-İki Örneklem I
Ders Notları
8
Hipotez Testleri-İki Örneklem I
Ders Notları
9
Hipotez Testleri-İki Örneklem II
Ders Notları
10
Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş
Ders Notları
11
Doğrusal Regresyon Modelleri I
Ders Notları
12
Doğrusal Regresyon Modelleri II
Ders Notları
13
Çoklu Regresyon Modelleri I
Ders Notları
14
Çoklu Regresyon Modelleri II
Ders Notları
Kaynak
Walpole, Myers, Myers and Ye. Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Pearson
Douglas C. Montgomery & George C. Runger. Applied Statistics and Probability for Engineers. Wiley.
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
X
2
Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir ve mühendisliğin ilişki kurduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilir.
X
3
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları yorumlar, yeni ve özgün fikirler geliştirerek çözümler.
X
4
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
X
5
Mühendislik ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir.
X
6
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
7
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
X
9
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
10
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi
Mutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı
50
Genel Sınavın Başarıya Oranı
50
Toplam
100
AKTS / İşyükü Tablosu
Etkinlik
Sayı
Süresi (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati
14
3
42
Rehberli Problem Çözme
14
2
28
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi
3
10
30
Okul Dışı Diğer Faaliyetler
1
8
8
Proje Sunumu / Seminer
0
0
0
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı
3
10
30
Ara Sınav ve Hazırlığı
1
20
20
Genel Sınav ve Hazırlığı
1
22
22
Performans Görevi, Bakım Planı
0
0
0
Toplam İş Yükü (Saat)
180
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(180/30)
6
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.
Bu dersin amacı öğrencilere temel istatistik yöntemlerini kullanarak veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama becerisini kazandırmak ve öğrencilerin bu becerileri mühendislik problemlerine uygulayabilmelerini sağlamaktır.
Dersin İçeriği
Bu ders; İstatistik ve Veri Analizine Giriş,Örnekleme Dağılımları,Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme,Güven Aralıkları- Tek Örneklem,Hipotez Testleri-Tek Örneklem,Güven Aralıkları-İki Örneklem I,Hipotez Testleri-İki Örneklem I,Hipotez Testleri-İki Örneklem II,Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri I,Doğrusal Regresyon Modelleri II,Çoklu Regresyon Modelleri I,Çoklu Regresyon Modelleri II; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
SPSS yazılımı ile dönem boyunca öğrenilen prosedürleri hayata geçirir.
11, 16, 9
A, E
Korelasyon ve doğrusal regresyon analizlerini uygular ve sonuçları yorumlar.
12, 16, 9
A, E, G
Anakütle karakteristikleri için hipotez testleri oluşturur ve yorumlar.
12, 9
A, E, G
Anakütle karakteristikleri için güven aralıkları oluşturur ve yorumlar.
12, 16, 9
A, E, G
Anakütle ve örneklem arasındaki ayrımı yapar.
9
A, E
Bir veriyi grafiksel ve/veya sayısal yöntemlerle özetleyip yorumlar.
9
A
Öğretim Yöntemleri:
11: Gösterip Yapma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:
A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa Sınav
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
İstatistik ve Veri Analizine Giriş
Ders Notları
2
Örnekleme Dağılımları
Ders Notları
3
Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme
Ders Notları
4
Güven Aralıkları- Tek Örneklem
Ders Notları
5
Hipotez Testleri-Tek Örneklem
Ders Notları
6
Güven Aralıkları-İki Örneklem I
Ders Notları
8
Hipotez Testleri-İki Örneklem I
Ders Notları
9
Hipotez Testleri-İki Örneklem II
Ders Notları
10
Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş
Ders Notları
11
Doğrusal Regresyon Modelleri I
Ders Notları
12
Doğrusal Regresyon Modelleri II
Ders Notları
13
Çoklu Regresyon Modelleri I
Ders Notları
14
Çoklu Regresyon Modelleri II
Ders Notları
Kaynak
Walpole, Myers, Myers and Ye. Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Pearson
Douglas C. Montgomery & George C. Runger. Applied Statistics and Probability for Engineers. Wiley.
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
X
2
Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir ve mühendisliğin ilişki kurduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilir.
X
3
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları yorumlar, yeni ve özgün fikirler geliştirerek çözümler.
X
4
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
X
5
Mühendislik ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir.
X
6
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
7
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
X
9
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
10
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
