| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları | ENM 421 | 7 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | İstatistik _I dersini almış olmak.
|
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi NEVRA AKBİLEK |
| 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 | Grupla Çalışma, Tartışma, Anlatım, | |
| 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 | Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanarak karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini modelleyebilme ve çözebilme becerisi | X | |||||
| 2 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ile modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Endüstri Mühendisliği alanında 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 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Endüstri Mühendisliği alanındaki karmaşık problemlerinin, araştırma konularının incelenmesi amacıyla deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | X | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | X | |||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | X | |||||
| 11 | Endüstri Mühendisliği alanındaki uygulamaların evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 60 |
| 1. Kısa Sınav | 10 |
| 2. Ödev | 30 |
| 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 | 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 | 5 | ||