Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Olasılık ve İstatistik | MKM 201 | 3 | 2 + 0 | 2 | 4 |
Ön Koşul Dersleri | Yok |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Zorunlu |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. YAŞAR KAHRAMAN |
Dersi Verenler | Doç.Dr. YAŞAR KAHRAMAN, Dr.Öğr.Üyesi AYSUN EĞRİSÖĞÜT TİRYAKİ, Dr.Öğr.Üyesi TOROS ARDA AKŞEN, |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Temel istatistiksel kavramların öğretilmesi ana başlığı altında; Dataların toplanması, derlenmesi, özetlenmesi, sunumu, analizi ve aynı zamanda verilerden geçerli bir sonuç çıkarılması, taguchi yöntemiyle ve varyans analiziyle deney tasarımı yapılması, eğri uydurma, korelasyon ve regresyon analizi olasılık ve istatistik dersinin başlıca amaçlarındandır. |
Dersin İçeriği | Giriş, Verilerin Toplanması, Verilerin İşlenmesi, Seriler, Grafikler, merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri, taguchi analizi, varyans analizi, eğri uydurma, korelasyon ve regresyon analizi |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Ham verileri sınıflandırıp frekans dağılımlarını hazırlayabilir, bir serinin merkezi eğilim (ortalama, medyan, mod) ve dağılım (standart sapma, varyans, çarpıklık, basıklık, moment) ölçülerini hesaplayabilir. | Tartışma, Soru-Cevap, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
2 | Taguchi yöntemini kullanır. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, | |
3 | Varyans analizi yapar. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, | |
4 | Veriler üzerinde eğri uydurma, korelasyon ve regresyon analizi yapar. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Olasılığa giriş ve olasılık teorisi | 1. Hafta Notları |
2 | İstatistiğe giriş, Veri Toplama Yöntemleri | 2. Hafta Notları |
3 | Merkezi Eğilim Ölçüleri | 3. Hafta Notları |
4 | Merkezi Dağılım (Yayılım) Ölçüleri | 4. Hafta Notları |
5 | Matlab Programına Giriş | 5. Hafta Notları |
6 | Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Matlab Uygulamaları | 6. Hafta Notları |
7 | Veri İşleme ve Grafik Çizimi Matlab Uygulamaları | 7. Hafta Notları |
8 | Taguchi Yöntemi ile Deney Tasarımı | 8. Hafta Notları |
9 | Taguchi Yöntemi Matlab Uygulamarı | 9. Hafta Notları |
10 | Varyans Analizi, Eğri Uydurma | 10. Hafta Notları |
11 | Varyans Analizi ve Eğri Uydurma Matlab Uygulamaları | 11. Hafta Notları |
12 | Eğri uydurma ve Korelasyon | 12. Hafta Notları |
13 | Regresyon Analizi | 13. Hafta Notları |
14 | Regresyon Analizi ve Korelasyon Matlab Uygulamaları | 14. Hafta Notları |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | 1-Mühendisler İçin İstatistik ve Matlab Uygulamaları, Yrd.Doç.Dr. Aysun Eğrisöğüt Tiryaki, Yrd.Doç.Dr. Cemil Yiğit, 2015 |
Ders Kaynakları | 1-Mühendisler ve Fenciler için Olasılık ve İstatistiğe Giriş, Sheldon M. Ross, Çeviri Editörü: Prof.Dr. Salih Çelebioğlu, Prof.Dr. Reşat Kasap, AP-Academic Press, Nobel Yayınevi, ISBN: 978-605-133-229-1 |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 a | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; | ||||||
1 b | Bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | ||||||
2 a | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; | ||||||
2 b | Bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||
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. | ||||||
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. | X | |||||
5 a | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama becerisi. | ||||||
5 b | Deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
6 a | Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
6 b | Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
6 c | Bireysel çalışma becerisi. | ||||||
7 a | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme becerisi, | ||||||
7 b | En az bir yabancı dil bilgisi. | ||||||
7 c | Etkin sunum yapabilme becerisi. | ||||||
7 d | Açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
9 a | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi, | ||||||
9 b | Mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
10 a | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; | ||||||
10 b | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık | ||||||
10 c | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
11 a | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; | ||||||
11 b | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
# | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 1 a | PÇ 1 b | PÇ 2 | PÇ 2 a | PÇ 2 b | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 5 a | PÇ 5 b | PÇ 6 | PÇ 6 a | PÇ 6 b | PÇ 6 c | PÇ 7 | PÇ 7 a | PÇ 7 b | PÇ 7 c | PÇ 7 d | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 9 a | PÇ 9 b | PÇ 10 | PÇ 10 a | PÇ 10 b | PÇ 10 c | PÇ 11 | PÇ 11 a | PÇ 11 b |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Ham verileri sınıflandırıp frekans dağılımlarını hazırlayabilir, bir serinin merkezi eğilim (ortalama, medyan, mod) ve dağılım (standart sapma, varyans, çarpıklık, basıklık, moment) ölçülerini hesaplayabilir. | |||||||||||||||||||||||||||||||
2 | Taguchi yöntemini kullanır. | 5 | ||||||||||||||||||||||||||||||
3 | Varyans analizi yapar. | 5 | 5 | |||||||||||||||||||||||||||||
4 | Veriler üzerinde eğri uydurma, korelasyon ve regresyon analizi yapar. |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 80 |
1. Kısa Sınav | 20 |
Toplam | 100 |
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 | 2 | 32 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
Final | 1 | 15 | 15 |
Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
Toplam İş Yükü | 94 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 3,76 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 4 |