Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
UYGULAMALI İSTATİSTİK3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Melis Almula KARADAYI
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Melis Almula KARADAYI
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı öğrencilere temel istatistik yöntemlerini kullanarak veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama becerisini kazandırmak ve öğrencilerin bu becerileri mühendislik problemlerine uygulayabilmelerini sağlamaktır.
Dersin İçeriğiBu 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,Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş,ARA SINAV ,Doğrusal Regresyon Modelleri,Doğrusal Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri,Varyans Analizi; konularını içermektedir.
Dersin İçeriğiÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Bir veriyi grafiksel ve/veya sayısal yöntemlerle özetleyip yorumlamak.1, 2, 4A, C
Anakütle ve örneklem arasındaki ayrımı yapmak.1, 2, 4A, C
Anakütle karakteristikleri için güven aralıkları oluşturup yorumlamak1, 2, 4A, C
Anakütle karakteristikleri için hipotez testleri oluşturup yorumlamak.1, 2, 4A, C
Korelasyon ve doğrusal regresyon analizlerini uygulayıp sonuçları yorumlamak.1, 2, 4A, C
SPSS yazılımı ile dönem boyunca öğrenilen prosedürleri hayata geçirmek1, 13, 2, 4A, C
Öğretim Yöntemleri:1: Anlatım, 13: Deney / Laboratuvar, 2: Soru - Cevap, 4: Alıştırma ve Uygulama
Ölçme Yöntemleri:A: Yazılı sınav, C: Ödev

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1İstatistik ve Veri Analizine Giriş
1Örnekleme Dağılımları
3Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme
4Güven Aralıkları-Tek Örneklem
5Hipotez Testleri- Tek Örneklem
6Güven Aralıkları- İki Örneklem
7Hipotez Testleri- İki Örneklem
8Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş
9ARA SINAV
10Doğrusal Regresyon Modelleri
11Doğrusal Regresyon Modelleri
12Çoklu Regresyon Modelleri
13Çoklu Regresyon Modelleri
14Varyans Analizi
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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
0
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
0
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
0
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
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.
0
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
0
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
0
Türkçe 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
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
0
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
0
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
0
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 DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100

Ders

-

Dersin Detaylı Bilgileri

-

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu