Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
MÜHENDİSLİKTE İSTATİSTİK YÖNTEMLER İkinci Düzey İNŞ 207 3 6.00 6.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili TÜRKÇE
Koordinatör PROF. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı ----
Dersin Veriliş Şekli Haftada iki saat teorik anlatım. Haftada bir saat problemlerin çözümü.
Dersin Amacı Bazı ilgili mühendislik problemlerinin çözümü için gerekli istatistiksel yöntemler ve uygulamaları hakkında temel bilgiler vermektir.
Dersin Tanımı Deterministik ve rastgele değişken büyüklükler, rastgele değişken, olay, örnek uzayı, temel olasılık yasaları, kesişim, bileşim, bağımsızlık, Bernaulli ve binom değişkenleri, ekstrem rastgele değişkenler için ‘ortalama tekerrür periyodu’ kavramı, istatistiksel risk, olasılık yoğunluk ve kümülatif dağılım fonksiyonları, küçük-kalma ve geçilme olasılıkları, beklenen değer tanımı, kitlenin ortalama değeri, varyansı, ve çarpıklık katsayısı, ve bunların mevcut örnek seriden yansız tahminleri, maksimum-olabilirlik yöntemi prensibi ve normal dağılıma uygulanması, normal ve standart normal dağılımlar, 2-parametreli log-normal, Gumbel, ve 3-parametreli gama dağılımları, örnek serinin histogramı, Ki-kare ve Kolmogorov-Smirnov uygunluk testleri, t dağılımı ve ortalama değer için çift ve tek taraflı güven aralıkları, en-küçük-kareler yöntemiyle lineer regresyona giriş, eğim katsayısının anlamlılığı, varyans analizi ve determinasyon katsayısı.

Dersin İçeriği
1 Deterministik ve rastgele değişken büyüklükler, rastgele değişken, olay, örnek uzayı, temel olasılık yasaları, kesişim, bileşim, bağımsızlık, Bernaulli ve binom değişkenleri.
2 Deterministik ve rastgele değişken büyüklükler, rastgele değişken, olay, örnek uzayı, temel olasılık yasaları, kesişim, bileşim, bağımsızlık, Bernaulli ve binom değişkenleri.
3 Deterministik ve rastgele değişken büyüklükler, rastgele değişken, olay, örnek uzayı, temel olasılık yasaları, kesişim, bileşim, bağımsızlık, Bernaulli ve binom değişkenleri.
4 Ekstrem rastgele değişkenler için ‘ortalama tekerrür periyodu’ kavramı, istatistiksel risk, olasılık yoğunluk ve kümülatif dağılım fonksiyonları, küçük-kalma ve geçilme olasılıkları, beklenen değer tanımı, kitlenin ortalama değeri, varyansı, ve çarpıklık katsayısı, ve bunların mevcut örnek seriden yansız tahminleri.
5 Ekstrem rastgele değişkenler için ‘ortalama tekerrür periyodu’ kavramı, istatistiksel risk, olasılık yoğunluk ve kümülatif dağılım fonksiyonları, küçük-kalma ve geçilme olasılıkları, beklenen değer tanımı, kitlenin ortalama değeri, varyansı, ve çarpıklık katsayısı, ve bunların mevcut örnek seriden yansız tahminleri.
6 Ekstrem rastgele değişkenler için ‘ortalama tekerrür periyodu’ kavramı, istatistiksel risk, olasılık yoğunluk ve kümülatif dağılım fonksiyonları, küçük-kalma ve geçilme olasılıkları, beklenen değer tanımı, kitlenin ortalama değeri, varyansı, ve çarpıklık katsayısı, ve bunların mevcut örnek seriden yansız tahminleri.
7 Maksimum-olabilirlik yöntemi prensibi ve normal dağılıma uygulanması, normal ve standart normal dağılımlar, 2-parametreli log-normal, Gumbel, ve 3-parametreli gama dağılımları, örnek serinin histogramı, Ki-kare ve Kolmogorov-Smirnov uygunluk testleri.
8 Maksimum-olabilirlik yöntemi prensibi ve normal dağılıma uygulanması, normal ve standart normal dağılımlar, 2-parametreli log-normal, Gumbel, ve 3-parametreli gama dağılımları, örnek serinin histogramı, Ki-kare ve Kolmogorov-Smirnov uygunluk testleri.
9 Maksimum-olabilirlik yöntemi prensibi ve normal dağılıma uygulanması, normal ve standart normal dağılımlar, 2-parametreli log-normal, Gumbel, ve 3-parametreli gama dağılımları, örnek serinin histogramı, Ki-kare ve Kolmogorov-Smirnov uygunluk testleri.
10 Maksimum-olabilirlik yöntemi prensibi ve normal dağılıma uygulanması, normal ve standart normal dağılımlar, 2-parametreli log-normal, Gumbel, ve 3-parametreli gama dağılımları, örnek serinin histogramı, Ki-kare ve Kolmogorov-Smirnov uygunluk testleri.
11 t dağılımı ve ortalama değer için çift ve tek taraflı güven aralıkları.
12 En-küçük-kareler yöntemiyle lineer regresyona giriş, eğim katsayısının anlamlılığı, varyans analizi ve determinasyon katsayısı.
13 En-küçük-kareler yöntemiyle lineer regresyona giriş, eğim katsayısının anlamlılığı, varyans analizi ve determinasyon katsayısı.
14 En-küçük-kareler yöntemiyle lineer regresyona giriş, eğim katsayısının anlamlılığı, varyans analizi ve determinasyon katsayısı.
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Temel olasılık ve istatistik
2 Olasılık Dağılımları
3 Korelasyon ve regresyon analizi
4 Olasılık Kavramı
5 Hipotez Testleri
6 Dağılımların Uygunluk Testi
7 Bağımsızlık Testi
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Nanobilim ve Nanoteknoloji alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir
2 Nanobilim ve Nanoteknoloji alanı ile ilgili güncel konuları takip edip yorumlayabilir.
3 Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi kazanır.
4 Disiplinler arası çalışabilme becerisi kazanır.
5 Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olur.
6 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine varır.
7 Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi kazanır.
8
9
10
11
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 İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 8 8
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 8 8
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     90
AKTS     4.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı M Bayazıt & B Oğuz (1998) Mühendisler için Olasılık ve İstatistik, Birsen Yayınevi, İstanbul.
Yardımcı Kaynaklar D. C. Montgomery and G. C., Runger, 1999, Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley and Sons, USA.

Ders İle İlgili Dosyalar