Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
MÜHENDİSLER İÇİN UYGULAMALI İSTATİSTİK | İESY1210649 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
Dersi Verenler | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
Dersin Yardımcıları | Ar. Gör. Ahmed Arif ŞENGİL ([email protected]) |
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 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. | | | | | |
5 | Mühendislik ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir. | | | | | |
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. | | X | | | |
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. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
MÜHENDİSLER İÇİN UYGULAMALI İSTATİSTİK | İESY1210649 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
Dersi Verenler | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
Dersin Yardımcıları | Ar. Gör. Ahmed Arif ŞENGİL ([email protected]) |
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 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. | | | | | |
5 | Mühendislik ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir. | | | | | |
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. | | X | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Toplam | | 100 |
Sayısal Veriler
Ekleme Tarihi: 09/11/2023 - 17:53Son Güncelleme Tarihi: 09/11/2023 - 17:53