Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
İSTATİSTİK	Birinci Düzey	TEM 309	Zorunlu	5	5.00	5.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. OĞUZ DEMİRYÜREK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. OĞUZ DEMİRYÜREK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
Dersin Amacı	Bu dersin amacı; öğrencilerin istatistiğin ve temel olasılığın kuramsal altyapısını edinmelerini, mühendislik problemlerine yönelik veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi kazanmalarını sağlamaktır. Ders kapsamında veri toplama yöntemleri ve örnekleme teknikleri (basit rasgele, sistematik, tabakalı ve küme örnekleme) ele alınarak verilerin bilimsel yöntemlerle elde edilmesi öğretilir. Öğrenciler temel olasılık kurallarını, rastgele değişken kavramını ve olasılık dağılımlarını (ayrık ve sürekli dağılımlar) öğrenir; özellikle normal dağılım, t-dağılımı, ki-kare (χ²) dağılımı ve F dağılımı gibi mühendislik uygulamalarında yaygın kullanılan dağılımları kavrayarak bu dağılımları istatistiksel çıkarım süreçlerinde kullanma yetkinliği kazanırlar. Ders kapsamında frekans dağılımları ve grafiksel gösterimler, merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, medyan, mod) ve dağılım ölçüleri (varyans, standart sapma, değişim katsayısı vb.) ile verilerin betimsel analizi yapılır. Ayrıca örneklem verilerinden hareketle parametre tahmini ve hipotez testleri gibi tümevarımsal istatistik yöntemleri uygulanır. Uygulama boyutunda ise deney tasarımı yaklaşımı ele alınarak Tam Faktöriyel Deney Tasarımı planlanır ve gerçekleştirilir. Öğrenciler Design Expert yazılımını kullanarak deney matrisi oluşturur, faktör ve etkileşim etkilerini analiz eder, ANOVA (Varyans Analizi) uygular ve F dağılımı temelinde model anlamlılığını değerlendirir. Ders sonunda öğrencilerin; olasılık temelli istatistiksel düşünme becerisine sahip, uygun dağılım modelini ve analiz yöntemini seçebilen, deney tasarlayabilen, istatistiksel sonuçları yorumlayarak mühendislik problemlerine çözüm geliştirebilen ve bulgularını teknik olarak raporlayabilen yetkin bireyler olmaları amaçlanmaktadır.
Dersin Tanımı	Bu ders; istatistiğin ve temel olasılığın mühendislik uygulamalarındaki kullanımını kapsayan, veri toplama, düzenleme, analiz etme ve yorumlama süreçlerini içeren temel bir mühendislik dersidir. Ders kapsamında veri türleri, örnekleme yöntemleri (basit rasgele, sistematik, tabakalı ve küme örnekleme), frekans dağılımları ve grafiksel gösterimler ele alınır. Merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri, temel olasılık kuralları, rastgele değişkenler ve olasılık dağılımları (normal, t, ki-kare ve F dağılımları) incelenir. Örneklem verilerinden hareketle parametre tahmini, hipotez testleri ve varyans analizi gibi istatistiksel çıkarım yöntemleri uygulanır. Dersin uygulama bölümünde deney tasarımı yaklaşımı tanıtılarak Tam Faktöriyel Deney Tasarımı planlanır ve Design Expert yazılımı kullanılarak analiz edilir. Faktör ve etkileşim etkilerinin belirlenmesi, ANOVA ile modelin değerlendirilmesi ve sonuçların mühendislik problemlerine uygulanması ele alınır. Ders, öğrencilerin istatistiksel düşünme becerisi kazanmalarını, deney tasarlayabilmelerini ve modern yazılımlar kullanarak mühendislik verilerini bilimsel temelde analiz edebilmelerini hedefler.

Dersin İçeriği

1	Olasılık ve istatistiğin tanımı, tarihsel gelişimi
2	Örneklem almada dikkat edilecek hususlar ve Veri düzenlenmesi,
3	Frekans dağılımı tablosu oluşturulması,
4	Freakns tablosunda aritmetik ortalama, mod, medyan, standardt sapma ve varyans hesaplar
5	Varyans, standart sapma, varyasyon katsayısı hesaplamaları
6	Süreksiz Olasılık Dağılımı Tipleri, Hipergeometrik, Binom ve Poisson dağılımları
7	Sürekli olasılık dağılımı tipleri, Normal dağılıma giriş
8	Normal Dağılım
9	Hipotez Testi, Güven aralıkları
10	t-dağılımı
11	Ki-Kare ve F dağılımı
12	Varyans Analizi
13	Design Expert programında bilgisayar destekli varyans analizi (ANOVA)
14	Design Expert programında regresyon analizi ve çıkan sonuçların analizi
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Temel olasılık kurallarını ve rastgele değişken kavramını açıklar. (PÇ1, PÇ2)
2	Süreksiz ve sürekli olasılık dağılımlarını açıklar; özellikle normal, t, ki-kare ve F dağılımlarını mühendislik problemlerinde kullanır. (PÇ1, PÇ2, PÇ4, PÇ6, PÇ7)
3	Veri toplama ve örnekleme yöntemlerini (basit rasgele, sistematik, tabakalı, küme) seçer ve uygular. (PÇ1, PÇ2, PÇ3, PÇ4)
4	Hipotez testlerini uygun dağılımlar (z, t, χ², F) kullanarak gerçekleştirir ve sonuçları yorumlar. (PÇ2, PÇ4, PÇ6, PÇ10)
5	Varyans analizini (ANOVA) uygular ve F dağılımı temelinde model anlamlılığını değerlendirir. (PÇ2, PÇ4, PÇ6, PÇ7, PÇ10)
6	Deney tasarımı kavramlarını açıklar. (PÇ10, PÇ19)
7	Faktör ve etkileşim etkilerini grafiksel ve istatistiksel olarak değerlendirir. (Pç7, PÇ10)
8	İstatistiksel sonuçları mühendislik problemlerinin çözümünde kullanır ve teknik rapor halinde sunar. (PÇ2, PÇ3, PÇ4, PÇ6, PÇ7, PÇ8, PÇ10, PÇ16, PÇ19)
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	PÇ1.1. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla hesaplama gibi konularda yeterli bilgi birikimi kazanma (PEA1, PEA2)
2	PÇ1.2. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla hesaplama ilgili bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme (PEA1, PEA2)
3	PÇ1.3. Tekstil mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi kazanabilme ve karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi (PEA1, PEA2)
4	PÇ2. Temel bilim, matematik ve tekstil mühendisliği bilgilerini kullanarak karmaşık mühendislik problemlerini BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
5	PÇ3. 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 (PEA1, PEA3)
6	PÇ4.1. Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
7	PÇ4.2. Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. (PEA1, PEA2, PEA3)
8	PÇ5.1. Mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması yapma becerisi (PEA2, PEA3)
9	PÇ5.2. Deney tasarlama ve veri toplama becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
10	PÇ5.3. Deney yapma, sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
11	PÇ6.1. Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi edinme (PEA1, PEA3)
12	PÇ6.2. Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık (PEA1, PEA3)
13	PÇ7.Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi edinme ve farkındalık kazanma (PEA1, PEA3)
14	PÇ8.1. Disiplin içi, bireysel ve takım içinde etkin çalışma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
15	PÇ8.2. Çok disiplinli takımlarda etkin çalışma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
16	PÇ9. Teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
17	PÇ10.1. Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi (PEA1, PEA3)
18	PÇ10.2. Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık (PEA1, PEA3)
19	PÇ11. Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
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 İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	2	28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	1	14
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	5	5
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	7	7
Yarıyıl sonu sınavı	1	1	1
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			57
AKTS			2.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	30
Kısa sınav	1	10
Ödev	1	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, Fikri Akdeniz
Yardımcı Kaynaklar	D.C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments, 2001

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında