Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
MÜHENDİSLİKTE İSTATİSTİK YÖNTEMLER	Birinci Düzey	İNŞ 207	Zorunlu	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	PÇ1 Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik ve bilgisayarla hesaplama gibi konularda yeterli bilgi birikimi.
2	PÇ2 İnşaat Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi.
3	PÇ3 Edinilen teorik, temel ve uzmanlık bilgilerini, modern mühendislik ve bilişim teknolojilerini kullanarak karmaşık bir mühendislik probleminin çözümünde etkin bir şekilde birleştirme ve uygulama becerisi.
4	PÇ4 Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi.
5	PÇ5 Karmaşık mühendislik problemlerinde uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
6	PÇ6 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde yaratıcı çözümler tasarlama becerisi.
7	PÇ7 Modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi ve Gerçekçi inşaat ve işletme kısıtlarıyla uyumlu; ekonomik, çevresel ve sürdürülebilir çözümler üretme.
8	PÇ8 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi.
9	PÇ9 Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
10	PÇ10 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney düzeneklerini tasarlama becerisi.
11	PÇ11 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney düzeneklerini uygulama becerisi.
12	PÇ12 Literatür taraması yaparak en güncel standartlar, yönetmelikler ve akademik makaleleri yorumlama becerisi.
13	PÇ13 Deneysel veya sayısal sonuçları istatistiksel yöntemlerle analiz ederek mühendislik yorumları geliştirme becerisi.
14	PÇ14 Sürdürülebilir kalkınma ilkeleri doğrultusunda karbon ayak izini minimize eden malzeme ve teknik çözümler geliştirme becerisi.
15	PÇ15 Altyapı projelerinin toplum sağlığı ve güvenliğine etkilerini risk analizleriyle değerlendirme becerisi.
16	PÇ16 Yasal ve etik sorumluluklar çerçevesinde inşaat atıkları yönetimi ve çevre koruma stratejileri tasarlama becerisi.
17	PÇ17 Mesleki Sorumluluk ve Yasalara tam Uyum göstermesi.
18	PÇ18 Kamu Güvenliği ve Çevre Koruma İlkelerine ilişkin stratejiler geliştirmesi.
19	PÇ19 Şeffaflık ve Çıkar Çatışmalarından Kaçınma.
20	PÇ20 Eşitlikçi ve Kapsayıcı Yaklaşım içeren çalışma ortamını oluşturması.
21	PÇ21 Akademik Dürüstlük ve Bilimsel Sorumluluk bilincini pekiştirmesi.
22	PÇ22 Şantiye yönetimi, mimarlık, elektrik ve makine disiplinleriyle koordineli çalışma.
23	PÇ23 Proje lideri veya ekip üyesi olarak görev dağılımı, zaman yönetimi ve çatışma çözme becerileri.
24	PÇ24 Yapısal analiz raporları, geoteknik etüt raporları ve teknik şartnameleri kapsamlı, anlaşılır biçimde yazma.
25	PÇ25 Yüklenici, müşteri ve kamuyla teknik sunumlar yaparak proje gereksinimlerini ve riskleri net ifade etme.
26	PÇ26 Zaman, maliyet ve iş gücü tahminleri yaparak kritik yol analizine dayalı proje programı oluşturma.
27	PÇ27 Kaynak planlaması, bütçe kontrolü ve tedarikçi yönetimi ile ekonomik uygulanabilirlik sağlama.
28	PÇ28 Risk yönetimi, kalite kontrol ve iş sağlığı – güvenliği prosedürlerini proje boyunca takip etme.
29	PÇ29 Yeni yapı malzemeleri, akıllı inşaat teknolojileri ve yönetmelik güncellemelerini öğrenme.
30	PÇ30 Mesleki seminer, sertifika programları ve lisans eğitimleriyle uzmanlık alanlarını derinleştirme.
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

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında