Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| UYGULAMALI İSTATİSTİK | 3+0 | 3 | 6 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | 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 ,Hipotez Testleri- İki Örneklem,ARA SINAV ,Hipotez Testleri- İki Örneklem,Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri,Doğrusal Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri; konularını içermektedir. |
| Dersin İçeriği | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Bir veriyi grafiksel ve/veya sayısal yöntemlerle özetleyip yorumlamak. | 1, 2, 4 | A, C |
| Anakütle ve örneklem arasındaki ayrımı yapmak. | 1, 2, 4 | A, C |
| Anakütle karakteristikleri için güven aralıkları oluşturup yorumlamak | 1, 2, 4 | A, C |
| Anakütle karakteristikleri için hipotez testleri oluşturup yorumlamak. | 1, 2, 4 | A, C |
| Korelasyon ve doğrusal regresyon analizlerini uygulayıp sonuçları yorumlamak. | 1, 2, 4 | A, C |
| SPSS yazılımı ile dönem boyunca öğrenilen prosedürleri hayata geçirmek | 1, 13, 2, 4 | A, C |
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Anlatım, 13: Deney / Laboratuvar, 2: Soru - Cevap, 4: Alıştırma ve Uygulama |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Yazılı sınav, C: Ödev |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | İstatistik ve Veri Analizine Giriş | |
| 1 | Örnekleme Dağılımları | |
| 3 | Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme | |
| 4 | Güven Aralıkları-Tek Örneklem | |
| 5 | Hipotez Testleri- Tek Örneklem | |
| 6 | Güven Aralıkları- İki Örneklem | |
| 7 | Hipotez Testleri- İki Örneklem | |
| 8 | ARA SINAV | |
| 9 | Hipotez Testleri- İki Örneklem | |
| 10 | Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş | |
| 11 | Doğrusal Regresyon Modelleri | |
| 12 | Doğrusal Regresyon Modelleri | |
| 13 | Çoklu Regresyon Modelleri | |
| 14 | Çoklu Regresyon Modelleri |
| 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 | |||
| 0 | 1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | X | |||||
| 0 | 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 0 | 3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | ||||||
| 0 | 4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 0 | 5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 0 | 6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 0 | 7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | ||||||
| 0 | 8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 0 | 9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 0 | 10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 0 | 11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |