| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Mühendislik İstatistiği | IE 228 | 2 | 2 | 4 + 0 | 4 | 6,00 |
| |
| 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. İststistiksel çözümleme ve bunun çeşitli problemlere uygulanma bilgisi |
| 2. İstatistiksel paket program kullanma becerisi |
| 3. Tek faktör ile deney becerisi; sonuçların çözümlenme ve betimlemesi |
| 4. Veritabanlarından very toplayabilme becerisi |
| 5. Etik konularda farkındalık |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | IE227(ön koşul) |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | None |
| |
Dersin Tanımı:
İstatistiğe giriş, veri ve veri kaynakları, tanımlayıcı istatistik, rassal değişkenlerin gözden geçirilmesi, binom, normal dağılımlar ve merkezi limit teoremi, nokta tahmini, örnekleme dağılımları, aralık tahmini, numune boyutu belirleme, tahmin ve tolerans aralığı, tekli için hipotez testi, iki ve daha fazla anakütle parametresi, hipotez testi için örneklem büyüklüğü belirleme, kategorik veriler için bağımsızlık testi, ki-kare uyum iyiliği testi, basit lineer regresyon, çoklu lineer regresyon.
|
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Giriş; temel tanımlar: popülasyon, örneklem, parameter, istatistik; very kaynak ve türleri |
| 2 | Betimleyici istatistikler: özet ölçütler |
| 3 | Betimleyici istatistikler: grafiksel yöntemler |
| 4 | Rassal değişken tekrarı, Binom ve Normal dağılımlar, Binom dağılıma Normal yakınsama |
| 5 | Nokta tahmini; Örneklem dağılımı; aralık tahmini: güvenilirlik aralığı, tolerans aralığı |
| 6 | Hipotez testi; Tek örneklem bazlı ortalama hipotez testi (Sigma- bilinen ve bilinmeyen durumlar) |
| 7 | Tek örneklem bazlı varyans ve oran hipotez testi |
| 8 | Çift örneklem bazlı ortalama aralık tahmini ve hipotez testi: bağımsız ve örtüşen örneklemler |
| 9 | Çift örneklem bazlı varyans ve oran aralık tahmini ve hipotez testi |
| 10 | Varyans açözümlemesi (tek-yön) |
| 11 | Kategorik very çözümlemesi; Uyum iyiliği testi |
| 12 | Basit doğrusal regresyon; korelasyon testi |
| 13 | Çoklu doğrusal regresyon; tahmin, hipotez testi, model uygunluk testi |
| 14 | Çoklu doğrusal regresyon: polinominal regresyon, kategorik regresörler, değişken seçim prosedürleri |
| |
| Kaynaklar: |
| W. Navidi, Statistics for Engineers & Scientists (4th ed.), McGraw-Hill, 2019.
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| D.C. Montgomery and G.C. Runger, Applied Statistics and Probability for Engineers (6th ed.), Wiley, 2014. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| 4 saat ders |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %35 |
| Dönem Ödevi | 2 | %25 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 4,00 | 56,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 13 | 1,00 | 13,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 2,00 | 2,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 13 | 3,00 | 39,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 2 | 7,00 | 14,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 12,00 | 12,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 14,00 | 14,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi. | 2 |
| 2 | Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi. | 2 |
| 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. | 2 |
| 4 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. | 1 |
| 5 | Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 1 |
| 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. | 0 |
| 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. | 1 |
| 11 | Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 1 |
| 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. | 0 |
| 14 | Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi. | 0 |
| 15 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi. | 0 |
| 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 |