| 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 | None |
| 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.
|
| |
| 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: polimon regresyon, kategorik regresörler, değişken seçim prosedürleri |
| |
| Kaynaklar: |
| W. Navidi, Statistics for Engineers & Scientists (4th ed.), McGraw-Hill, 2015.
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| D.C. Montgomery and G.C. Runger, Applied Statistics and Probability for Engineers (6th ed.), Wiley, 2014. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| 3 saat ders, 2 saat uygulama veya laboratuvar |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Laboratuvar | 4 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |