| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| İSTATİSTİK VE OLASILIK II |
Birinci düzey |
ENM 208 |
Zorunlu |
4 |
7.00 |
7.00 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
ENM 209 İSTATİSTİK VE OLASILIK I (Dersten en az devamdan muaf olmak gerekir)
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
DOÇ. DR. İBRAHİM DOĞAN
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
---
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Anlatım, Soru-Yanıt, Problem Çözme
|
|
Dersin amacı
|
Dersin amacı öğrencilere Endüstri Mühendisliği problemlerinde karşılaşacakları istatiksel konularda uygulama becerisi kazandırmaktır.
|
|
Dersin tanımı
|
Bu derste özellikle İstatistik konuları uygulamalı olarak ele alınmaktadır.
|
|
1- |
Örneklem ve Örneklem Alma Yöntemleri
|
|
2- |
Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi
|
|
3- |
Paket Programlar ile Veri Düzenleme ve Analiz
|
|
4- |
Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme
|
|
5- |
Nokta Tahmini ve Güven Aralığı Tahmini
|
|
6- |
Nokta Tahmini ve Güven Aralığı Tahmini
|
|
7- |
Hipotez Testi: Tek Örnekli Testler
|
|
8- |
Hipotez Testi: İki Örnekli Testler
|
|
9- |
Ki-kareye Dayanan Önemlilik Testleri
|
|
10- |
Regresyon ve Regresyon Çeşitleri
|
|
11- |
Korelasyon
|
|
12- |
Varyans Analizi
|
|
13- |
Varyans Analizi Uygulamaları
|
|
14- |
FİNAL SINAVI
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Örnekleme konusunda istatistik teorisini uygulayarak kalite ve performans konusunda anlamlı sonuçlara ulaşabilmek.
|
|
2- |
Veri düzenleme ve analiz edebilmek
|
|
3- |
Kalite ve üretim mühendisliği konularında hipotez oluşturup test edebilme, önemlilik testleri
|
|
4- |
Regresyon ve Korelasyon kavramlarını kullanarak verileri yorumlayabilmek
|
|
5- |
Varyans Analizi
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
|
|
|
2- |
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
|
|
|
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.
|
|
|
5- |
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
|
|
|
6- |
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
12- |
|
|
|
13- |
|
|
|
14- |
|
|
|
15- |
|
|
|
16- |
|
|
|
17- |
|
|
|
18- |
|
|
|
19- |
|
|
|
20- |
|
|
|
21- |
|
|
|
22- |
|
|
|
23- |
|
|
|
24- |
|
|
|
25- |
|
|
|
26- |
|
|
|
27- |
|
|
|
28- |
|
|
|
29- |
|
|
|
30- |
|
|
|
31- |
|
|
|
32- |
|
|
|
33- |
|
|
|
34- |
|
|
|
35- |
|
|
|
36- |
|
|
|
37- |
|
|
|
38- |
|
|
|
39- |
|
|
|
40- |
|
|
|
41- |
|
|
|
42- |
|
|
|
43- |
|
|
|
44- |
|
|
|
45- |
|
|
|
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder |
|
Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
4
|
56
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
10
|
3
|
30
|
|
Ödevler
|
2
|
3
|
6
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
0
|
0
|
0
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
5
|
5
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
3
|
3
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
0
|
0
|
0
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
5
|
5
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
3
|
3
|
|
Araştırma
|
5
|
3
|
15
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
123
|
|
AKTS
|
|
|
5.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
40
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
2
|
10
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
50
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
50
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
50
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
"Olasılık ve İstatistik", Prof.Dr. Fikri AKDENİZ, Nobel Yayınevi
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Mendenhall, W. , and Sincich, T. Statistics for Engineering and The Sciences, (Fifth Edition), Prentice Hall, Pearson Educational International, 2007.
|
|