Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları ENM 421 7 3 + 0 3 4
Ön Koşul Dersleri

İstatistik _I dersini almış olmak.

 

Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. SEMRA BORAN
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları

Arş.Gör.E.Elçin Günay

Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Karşılaşılan problemlerde ve verilerde istatistiksel yöntemleri kullanabilmek ve uygulayabilmek. Bunun için istatistiksel analiz yöntemlerini öğrenmek ve elde edilen analiz sonuçlarını yorumlamak.

 

Dersin İçeriği

Verilerin basit ve çok değişkenli istatistik teknikler kullanılarak analiz edilerek sonuçların yorumlanması ve karar vericilere yardımcı olmak

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Konu ile ilgili verileri derler Anlatım, Soru-Cevap, Grupla Çalışma,
2 Veriyi analize hazır hale getirir Anlatım, Tartışma, Grupla Çalışma,
3 İstatistik paket program kullanır Anlatım, Tartışma, Grupla Çalışma,
4 Verileri hangi tekniklerle analiz edeceğine karar verir Beyin Fırtınası, Tartışma, Anlatım,
5 Veri analizi için hipotezler kurar Anlatım, Beyin Fırtınası, Tartışma,
6 Hipotezleri test eder Tartışma, Beyin Fırtınası, Anlatım,
7 Verileri paket programlarla analiz eder Anlatım, Tartışma, Grupla Çalışma,
8 Verileri grafiklerle görselleştirir ve grafikleri analiz eder Anlatım, Grupla Çalışma, Tartışma,
9 Analiz çıktılarının değerlendirmesini yapar ve karar verir Anlatım, Beyin Fırtınası, Tartışma,
10 Analiz sonuçlarını rapor eder Tartışma, Beyin Fırtınası, Anlatım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Örnekleme Dağılımları
2 Hipotez Testleri
3 Nonparametrik Testler
4 Nonparametrik Testler (Devam)
5 Ki-kare Bağımsızlık Testleri
6 Varyans Analizi
7 Tek ve Çift Yönlü Varyans Analizi
8 Regresyon ve Korelasyon Analizi
9 Doğrusal Regresyon Modeli Varsayımları, Basit Regresyon Modelleri
10 Çoklu Regresyon Modelleri
11 Regresyon Modelleri İçin Testler
12 Kümeleme Analizi
13 Faktör Analizi
14 Ayırma Analizi
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

1.Landau, S. And Everitt, B.S., Statistical Analyses using SPSS, Chapman&Hall/CRC Press LSS, 2004.

2. Albayrak A, S., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikler, Asil yayınevi

3.Özdamar, K., Paket programlar ile İstatistiksel veri Analizi, Nisan Kitabevi, 10. Baskı, 2018. 

4. Ünver, Ö., Gamgam, H., ve Altunkaynak, B., Temel İstatistik yöntemler, SPSS uygılamalı, Seçkin Kitabevi, 2016.

 

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi;
1 Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi;
1 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama becerisi.
1 Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme becerisi,
1 Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.
1 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi,
1 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi;
1 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi;
2 Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
2 Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık
2 Mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
2 Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.
2 En az bir yabancı dil bilgisi.
2 Deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
2 Bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
2 Bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
2
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.
3 Etkin sunum yapabilme becerisi.
3 Bireysel çalışma becerisi.
3 Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
4 Açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5
6
7
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9
10
11
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 1 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 3 PÇ 3 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11
1 Konu ile ilgili verileri derler
2 Veriyi analize hazır hale getirir
3 İstatistik paket program kullanır
4 Verileri hangi tekniklerle analiz edeceğine karar verir
5 Veri analizi için hipotezler kurar
6 Hipotezleri test eder
7 Verileri paket programlarla analiz eder
8 Verileri grafiklerle görselleştirir ve grafikleri analiz eder
9 Analiz çıktılarının değerlendirmesini yapar ve karar verir
10 Analiz sonuçlarını rapor eder
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ödev 12
1. Kısa Sınav 10
2. Ödev 30
Toplam 52
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 1 16
Ara Sınav 1 10 10
Kısa Sınav 2 6 12
Ödev 2 9 18
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 114
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,56
Dersin AKTS Kredisi 4