Course Detail
Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| UYGULAMALI İSTATİSTİK | IND2249070 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 6 |
| Course Program | Salı 14:30-15:15 Salı 15:30-16:15 Salı 16:30-17:15 Salı 22:30-23:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN |
| Assistant(s) | Arş. Gör. Ahmed ŞENGİL ([email protected]) |
| Aim | Bu dersin amacı öğrencilere temel istatistik yöntemlerini kullanarak veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama becerisini kazandırmak ve öğrencilerin bu becerileri mühendislik problemlerine uygulayabilmelerini sağlamaktır. |
| Course Content | Bu ders; İstatistik ve Veri Analizine Giriş,Örnekleme Dağılımları ,Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme,Güven Aralıkları-Tek Örneklem I,Hipotez Testleri- Tek Örneklem I,Güven Aralıkları- İki Örneklem I ,Güven Aralıkları- İki Örneklem II,Hipotez Testleri- İki Örneklem I,Hipotez Testleri- İki Örneklem II,Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri,Doğrusal Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modellerinde İleri Konular; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Bir veriyi grafiksel ve/veya sayısal yöntemlerle özetleyip yorumlar | 16, 9 | A |
| Anakütle ve örneklem arasındaki ayrımı yapar | 14, 16, 9 | A, G |
| Anakütle karakteristikleri için güven aralıkları oluşturur | 12, 14, 16, 9 | A, E, G |
| Anakütle karakteristikleri için hipotez testleri oluşturur | 12, 16, 9 | A, E, G |
| Korelasyon ve doğrusal regresyon analizlerini uygular | 12, 16, 9 | A, E, G |
| Dönem boyunca tartışılan istatistiksel prosedürleri uygulamak için SPSS istatistik paketini kullanır. | 11, 9 | A, E |
| Teaching Methods: | 11: Gösterip Yapma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | İstatistik ve Veri Analizine Giriş | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 1.ÜNİTE |
| 2 | Örnekleme Dağılımları | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 8.ÜNİTE |
| 3 | Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 8.ÜNİTE |
| 4 | Güven Aralıkları-Tek Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE |
| 5 | Hipotez Testleri- Tek Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE |
| 6 | Güven Aralıkları- İki Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE |
| 7 | Güven Aralıkları- İki Örneklem II | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE |
| 8 | Hipotez Testleri- İki Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE |
| 9 | Hipotez Testleri- İki Örneklem II | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE |
| 10 | Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE |
| 11 | Doğrusal Regresyon Modelleri | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE |
| 12 | Doğrusal Regresyon Modelleri | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE |
| 13 | Çoklu Regresyon Modelleri | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 12.ÜNİTE |
| 14 | Çoklu Regresyon Modellerinde İleri Konular | Ders Notları |
| Resources |
| 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. |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 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 | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 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 | ||||||
| 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 | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | 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. | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 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 | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 30 | |
| Rate of Final Exam to Success | 70 | |
| Total | 100 | |
| ECTS / Workload Table | ||||||
| Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) | |||
| 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 | |||
| Total Workload(Hour) | 180 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(180/30) | 6 | |||||
| ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. | ||||||
Detail Informations of the Course
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| UYGULAMALI İSTATİSTİK | IND2249070 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 6 |
| Course Program | Salı 14:30-15:15 Salı 15:30-16:15 Salı 16:30-17:15 Salı 22:30-23:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN |
| Assistant(s) | Arş. Gör. Ahmed ŞENGİL ([email protected]) |
| Aim | Bu dersin amacı öğrencilere temel istatistik yöntemlerini kullanarak veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama becerisini kazandırmak ve öğrencilerin bu becerileri mühendislik problemlerine uygulayabilmelerini sağlamaktır. |
| Course Content | Bu ders; İstatistik ve Veri Analizine Giriş,Örnekleme Dağılımları ,Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme,Güven Aralıkları-Tek Örneklem I,Hipotez Testleri- Tek Örneklem I,Güven Aralıkları- İki Örneklem I ,Güven Aralıkları- İki Örneklem II,Hipotez Testleri- İki Örneklem I,Hipotez Testleri- İki Örneklem II,Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri,Doğrusal Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modellerinde İleri Konular; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Bir veriyi grafiksel ve/veya sayısal yöntemlerle özetleyip yorumlar | 16, 9 | A |
| Anakütle ve örneklem arasındaki ayrımı yapar | 14, 16, 9 | A, G |
| Anakütle karakteristikleri için güven aralıkları oluşturur | 12, 14, 16, 9 | A, E, G |
| Anakütle karakteristikleri için hipotez testleri oluşturur | 12, 16, 9 | A, E, G |
| Korelasyon ve doğrusal regresyon analizlerini uygular | 12, 16, 9 | A, E, G |
| Dönem boyunca tartışılan istatistiksel prosedürleri uygulamak için SPSS istatistik paketini kullanır. | 11, 9 | A, E |
| Teaching Methods: | 11: Gösterip Yapma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | İstatistik ve Veri Analizine Giriş | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 1.ÜNİTE |
| 2 | Örnekleme Dağılımları | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 8.ÜNİTE |
| 3 | Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 8.ÜNİTE |
| 4 | Güven Aralıkları-Tek Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE |
| 5 | Hipotez Testleri- Tek Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE |
| 6 | Güven Aralıkları- İki Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE |
| 7 | Güven Aralıkları- İki Örneklem II | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE |
| 8 | Hipotez Testleri- İki Örneklem I | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE |
| 9 | Hipotez Testleri- İki Örneklem II | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE |
| 10 | Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE |
| 11 | Doğrusal Regresyon Modelleri | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE |
| 12 | Doğrusal Regresyon Modelleri | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE |
| 13 | Çoklu Regresyon Modelleri | Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 12.ÜNİTE |
| 14 | Çoklu Regresyon Modellerinde İleri Konular | Ders Notları |
| Resources |
| 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. |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 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 | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 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 | ||||||
| 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 | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | 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. | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 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 | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 30 | |
| Rate of Final Exam to Success | 70 | |
| Total | 100 | |