| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Olasılık ve İstatistik | GDM 104 | 2 | 2 + 0 | 2 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe / İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ADEM ZENGİN |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MEHMET KARAKAŞ, Dr.Öğr.Üyesi MUSTAFA ÖZTÜRK, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Temel istatistiksel düşünme yetisi kazandırmak, istatistiksel dil ve araçları gerçek hayatta karşılaşılan olaylara uygulayabilme yetisi kazandırmak. Öğrencilere gerçek hayattan elde edilen verileri özetleyebilme. görselleyebilme ve temek istatistiki hesapları yapabilme ve yorumlayabilme kabiliyeti kazandırmak.
|
| Dersin İçeriği | Verilerin toplanması, verilerin özetlenmesi ve sunulması, temel olasılık hesapları, hipotez testleri
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri toplama tekniklerini ve verilerin düzenlenmesini kavrar | Anlatım, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 2 | Merkezi eğilim ölçülerini kavrar ve uygular | Anlatım, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 3 | Değişkenlik ölçülerini kavrar ve uygular | Anlatım, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 4 | Olasılık ve dağılımları kavrar | Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 5 | Regresyon ve korelasyon analizini yapar | Anlatım, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 6 | İstatistiksel kalite kontrol tekniklerini kavrar ve uygular | Anlatım, Beyin Fırtınası, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Olasılık ve İstatistiğe Giriş, Temel kavramlar | |
| 2 | Seri türleri, verilerin Basit seri, frekans serisi ve gruplanmış seri halinde düzenlenmesi | |
| 3 | Analitik Merkezi Eğilim Ölçüleri (Aritmetik, kareli, geometrik ve harmonik ortalamalar) | |
| 4 | Analitik olmayan Merkezi Eğilim Ölçüleri | |
| 5 | Değişkenlik Ölçüleri (Hassas olmayan D.Ö.) | |
| 6 | Değişkenlik Ölçüleri (Hassas D.Ö.) | |
| 7 | Standart Sapma Hesaplamaları | |
| 8 | Verilerin grafikler halinde gösterimi | |
| 9 | Olasılık, temel kavramlar ve süreksiz olasılık dağılımları | |
| 10 | Sürekli olasılık dağılımları | |
| 11 | Basit Regresyon ve korelasyon analizi | |
| 12 | Gıda Mühendisliğinde Bir İstatistik Uygulaması | |
| 13 | Yapılan İstatistik Uygulamasına Dair Hesaplamaların Yapılması | |
| 14 | Yapılan İstatistik Uygulamasının Analizi ve Değerlendirmesi |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | [2]. Şahamet Bülbül, “Tamamlayıcı İstatistik”, 2000. |
| 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 Gıda Mühendisliği problemlerini modelleyebilme ve çözebilme becerisi. | X | |||||
| 2 | Karmaşık Gıda Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ile modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Gıda Mühendisliği alanında karmaşık bir sistemi, sistem bileşenini süreci ya da ürünü analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama ve bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 4 | Gıda Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemler için modern yöntemleri ve bilişim teknolojilerini seçme ve etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 5 | Gıda Mühendisliğindeki karmaşık problemlerin ve araştırma konularının incelenmesi amacıyla bir deneyi tasarlama, yapma, verilerini toplama ve sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | |||||
| 6 | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışma ve sorumluluk alma becerisi. | X | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, etkin rapor yazma ve anlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi. | X | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincinde olma; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi, | X | |||||
| 9 | Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; etik olma ve etik ilkelerine uygun davranma becerisi. | X | |||||
| 10 | İş hayatında, proje yönetimi, risk yönetimi gibi konularda bilgi sahibi olma; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilirlik konuları hakkında farkındalık. | X | |||||
| 11 | Gıda Mühendisliği uygulamalarının, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği gibi konuların evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri hakkında bilgi; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 30 |
| 6. Ödev | 15 |
| 2. Kısa Sınav | 15 |
| 1. Ödev | 5 |
| 2. Ödev | 10 |
| 3. Ödev | 5 |
| 4. Ödev | 10 |
| 5. Ödev | 10 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| 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 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 94 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 3,76 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 4 | ||