Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
TASARIM İÇİN İSTATİSTİK Üçüncü Düzey ETM 503 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri ETM 315 İstatistik
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. DERYA HAROĞLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Doç. Dr. DERYA HAROĞLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Yok
Dersin Veriliş Şekli Haftada 3 saat teorik temeller ve problem çözümleri
Dersin Amacı Veri analizinde temel olan istatistiksel yöntem ve kavramları tanıtmak
Dersin Tanımı Tasarım için istatistiksel yöntemler: μ1 - μ2 ile alakalı çıkarımlar, non-parametrik testler, çoklu lineer regresyon, ANOVA

Dersin İçeriği
1 Dersin tanıtımı, ETM 315 istatistik bilgilerinin gözden geçirilmesi
2 ETM 315 istatistik bilgilerinin gözden geçirilmesi
3 μ1 - μ2 ile alakalı çıkarımlar
4 The Wilcoxon Rank Sum Test
5 Paired t-test
6 Paired t-test
7 The Wilcoxon Signed-Rank Test
8 ARA SINAV
9 Basit lineer regresyon, çoklu lineer regresyon
10 Çoklu lineer regresyon
11 Çoklu lineer regresyon
12 Çoklu lineer regresyon
13 Analysis of Variance (ANOVA)
14 Analysis of Variance (ANOVA)
15 Örnek Uygulamalar
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Mühendislik problem çözme yeteneğini geliştirir
2 Analitik düşünme becerisi kazandırır
3 Tasarımsal problemlere istatistiksel çözüm üretme becerisi kazandırır
4 Yeni ürün tasarımında istatistiksel bakış açısı kazandırır
5 Farklı istatistiksel yöntemleri öğrenme becerisi kazandırır
6 Farklı istatistiksel yöntemleri uygulama becerisi kazandırır
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Mekatronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
2 Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
3 Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
4 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
5 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
6 Verilerin toplanması ve yorumlanması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
7 Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
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 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 13 6 78
Ödevler 2 5 10
Sunum / Seminer hazırlama 2 10 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 15 15
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 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     183
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 50
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 Jay L. Devore, "Probability and Statistics For Engineering And The Sciences", Cengage Learning, USA
Yardımcı Kaynaklar R. Lyman Ott, Michael Longnecker, "An Introduction to Statistical Methods And Data Analysis", Cengage Learning, USA

Ders İle İlgili Dosyalar