| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Olasılığa Giriş ve İstatistik | IE 230 | 2 | 1 | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Olasılıkla ilgili temel kavramları anlama |
| 2. Veri analizi yapma |
| 3. Doğru istatistiksel yöntemleri seçme |
| 4. Problem çözmede istatistiksel yöntemleri kullanma |
| 5. İstatistiksel analiz sonuçlarını yorumlama |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | MATH158 |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Olasılığın temel kavramları ve istatistiğin temellerini oluşturan rastgele değişkenler. Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler ve dağılımları, kesikli rasgele değişkenlerin beklentisi. Rastgele örnekler, istatistikler ve dağılımları, tahmin, hipotez testi, iki popülasyon hakkında çıkarım, varyans analizi, regresyon analizi. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Yoktur |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Temel kavramların tanıtımı |
| 2 | Sayısal ve grafiksel tanımlama yöntemleri |
| 3 | Olasılık unsurları |
| 4 | Kesikli rastgele değişkenler ve dağılımları |
| 5 | Ayrık rastgele değişkenlerin beklentisi |
| 6 | Sürekli rastgele değişkenler ve dağılımları |
| 7 | Sürekli rastgele değişkenlerin beklentisi |
| 8 | Rastgele örnekler, istatistikler ve dağılımları |
| 9 | Tahmin: Nokta ve aralık tahmin edicileri |
| 10 | Hipotez testi |
| 11 | İki popülasyon hakkında çıkarım |
| 12 | Varyans analizi; tek yönlü, iki yönlü |
| 13 | Varyans analizi; tek yönlü, iki yönlü |
| 14 | Regresyon analizine giriş ve bazı uygulamalar |
| |
| Kaynaklar: |
| (1) W. Navidi, Statistics for Engineers and Scientists (5th Edition), McGraw-Hill, 2020, ISBN: 978-1-260-43099-8
(2) J.L. Devore, Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, Duxbury Pr., 2008, ISBN: 978-0495382171 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| (1) D. C. Montgomery, and G. C. Runger, Applied Statistics and Probability for Engineers, Wiley, 2014, ISBN: 9781118744123
(2) J. E. Freund, Modern Elementary Statistics, Prentice Hall, 2006, ISBN: 978-0131874398
(3) E.K. Bowen and M. K. Starr, Basic Statistics for Business and Economics, McGraw-Hill, 1982, ISBN: 978-0070661882 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 saat ders işlenir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 3 | %30 |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi. | 3 |
| 2 | Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi. | 3 |
| 3 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını* gözeterek tanımlama, uygun yöneylem araştırması metotları ve modelleme teknikleri ile formüle etme ve analiz etme becerisi. | 0 |
| 4 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. | 2 |
| 5 | Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 2 |
| 6 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, Endüstri Mühendisliği ile ilgili yazılım olanakları ile uygun teknikleri, kaynakları, modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 4 |
| 7 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 0 |
| 8 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi. | 0 |
| 9 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
| 10 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi. | 0 |
| 11 | Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 0 |
| 12 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 2 |
| 13 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 2 |
| 14 | Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi. | 0 |
| 15 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi. | 3 |
| 16 | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 0 |
| 17 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |