Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Endüstri Mühendisliği | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Mühendislik Fakültesi | |||||
| Ders Kodu | MATH 228 | |||||
| Ders Adı İngilizce | Probability and Statistics for Engineering II | |||||
| Ders Adı Türkçe | Mühendislik için Olasılık ve İstatistik II | |||||
| Öğretim Dili | EN | |||||
| Ders Türü | Alıştırma,Ders | |||||
| Dersin Düzeyi | Başlangıç | |||||
| Dönem | Bahar,Güz | |||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
|||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 172 saat | |||||
| Ders Kredileri | 7 AKTS | |||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | |||||
| Ön Koşul |
MATH 227 - Probability and Statistics for Engineering I |
|||||
| Yan Koşul | Yok | |||||
| Beklenen Ön Bilgi | Olasılık temel bilgisi beklenmektedir | |||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Sadece lisans öğrencileri | |||||
| Genel Eğitim Hedefi | Modern araçlar kullanarak istatistiksel analiz kavramları temel bilgisi kazanmak | |||||
| Ders Açıklaması | Bu ders istatistiksel analize giriş dersi olarak tasarlanmıştır. Dersin amacı farklı kaynaklardan elde edilen verilerin analiz yöntemleri konusunda öğrencileri geliştirmektir. Dersin içeriği farklı veri tiplerini, bunların merkezi eğilim, dağılım ve şekil parametrelerinin tespiti, birden fazla değişken arasındaki ilişkinin incelenmesini de içermektedir. Öğrencilerin dersi başarıyla tamamlamaları halinde evren ortalaması, varyansı, ilişkili ve ilişkisiz örneklemler ortalama farkları gibi parametreler için güvenirlik aralığı hesaplayabilmeleri, hipotez testlerini yapabilmeleri ve bu testlerin sonuçlarını yorumlayabilmeleri beklenmektedir. Ayrıca öğrencilerin bağımsızlık testlerini yapabilmeleri, doğrusal regresyon modellerini kurabilmeleri, model parametrelerini hesaplayabilmeleri ve bunları kullanarak istatistiksel tahmin yapabilmeleri beklenmektedir. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) Sayısal ve kategorik veriyi özetler; 2) Örnekleme dağılımlarının temel kavramları hakkında anlayış kazanır; 3) Hipotez testlerinin sonuçlarını tasarlar, çözer ve yorumlar; 4) Deneylerin sonucunu yönetir, analiz eder ve sonuçların doğruluğunu değerlendirir; 5) Bir takımın uzlaşı, organizasyon ve performansını verimli bir şekilde yönetir ve değerlendirir; 6) Etkili yazılı ve sözlü iletişim organize eder ve gerçekleştirir. |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1) Mühendislik, bilim ve matematik prensiplerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi | ||||||
| 2) Halk sağlığı, güvenlik ve refahın yanı sıra, küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörleri dikkate alarak, ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi | ||||||
| 3) Farklı kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi | ||||||
| 4) Mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi | ||||||
| 5) Takım üyeleriyle birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam oluşturan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma becerisi | ||||||
| 6) Uygun deneyler geliştirme ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve mühendislik değerlendirmesi yaparak sonuçlara ulaşma becerisi | ||||||
| 7) Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinme ve uygun öğrenme stratejilerini kullanarak bu bilgileri uygulama becerisi |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 1) | Mühendislik, bilim ve matematik prensiplerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi | H | Sınav |
| 2) | Halk sağlığı, güvenlik ve refahın yanı sıra, küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörleri dikkate alarak, ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi | N | |
| 3) | Farklı kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi | H | Proje |
| 4) | Mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi | N | |
| 5) | Takım üyeleriyle birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam oluşturan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma becerisi | H | Proje |
| 6) | Uygun deneyler geliştirme ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve mühendislik değerlendirmesi yaparak sonuçlara ulaşma becerisi | H | Proje |
| 7) | Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinme ve uygun öğrenme stratejilerini kullanarak bu bilgileri uygulama becerisi | N |
| Hazırlayan ve Tarih | ŞİRİN ÖZLEM , March 2024 |
| Ders Koordinatörü | ŞİRİN ÖZLEM |
| Dönem | Bahar,Güz |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi ŞİRİN ÖZLEM |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | U1, Giriş, Veri, Veri tipleri, Verinin kaynakları |
| 2) | U2, Tanımlayıcı İstatistik, Kategorik ve sayısal değişkenler için Veriyi Özetleme |
| 3) | U3, U4, Konumun ölçümü, değişkenlik ve dağılım şekli |
| 4) | U5, U6, Kutu grafikleri, ağırlıklı ortalama, aykırı değerler, İki değişken arasındaki ilişkinin ölçümleri, İki değişken için verilerin özetlenmesi |
| 5) | U7, Büyük sayılar kanunu ve merkezi limit teoremi |
| 6) | U8, Örnekleme Dağılımları ve Aralık Tahmini |
| 7) | U9, Hipotez Testi, İstatistiğin analizin temel aşamaları |
| 8) | U10a, U10b,Tek Örneklem Testini İçeren Hipotez Testi, Popülasyon Varyansı |
| 9) | U11, İki Örneklem İçeren Hipotez Testi, Eşleştirilmiş ve Eşleştirilmemiş Örnekleri Ayırt Etme |
| 10) | U12, U13, ANOVA, Popülasyon varyanslarının oranının test edilmesi |
| 11) | U14, U15, Doğrusal Regresyon |
| 12) | U16,Uygunluk İyiliği testi ve bağımsızlığın testi |
| 13) | Proje çalışmaları |
| 14) | Proje çalışmaları |
| 15) | Final Sınavı/Proje Sunum Dönemi |
| 16) | Final Sınavı/Proje Sunum Dönemi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Gerekli: Applied Probability and Statistics for Engineers, D.C. Montgomery, G.C. Runger, John Wiley & sons, 2011 Önerilen: Probability and Statistics for Engineers, R. L. Sheaffer, M. Mulekar. J.T. McClave, Duxbury Press, 2010; Probability and Statistics for Engineers, R. L. Sheaffer, J.T. McClave, Duxbury Press, 1994 | ||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Ders/Alıştırma/ | ||||||||||||
| Ödev ve Projeler | |||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Öğrenciler öğrendikleri yöntemleri laboratuvar saatlerinde Excel kullanarak uygulayacaktır. | ||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Gerekli | ||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | Yok | ||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
||||||||||||
| Ders Yönetimi |
sirin.ozlem@mef.edu.tr Ders Eğitmeni: Dr. Öğr. Üyesi Şirin Özlem, e-posta: sirin.ozlem@mef.edu.tr, ofis: A blok, 5. kat Ders Öncesi Videolar: Bu ders için Udacity videolarını kullanacağız. İki ücretsiz dersi (tanımlayıcı istatistiklere giriş ve çıkarımsal istatistiklere giriş) tamamlayacağız. Ders süresi tartışma, uygulama ve videolarda KAPSANMAYAN ek materyallere ayrılacaktır. Devam/Zorunlu Katılım: YÖK yönetmeliğine göre, öğrencilerin derslerin en az %70'ine katılması gerekmektedir. Öğrencilerin, ders öncesi videoları ve okuma materyalleri ile derse hazırlanmaları ve derslere katılmaları beklenmektedir. E-postaların Resmi Kullanımı: Ders eğitmeni, e-posta ile gönderilen bilgilerin sistem sorunu yaşanmadığı sürece 24 saat içinde alındığını varsayar. Notlandırma ve Değerlendirme: Ara sınavlar ve bir final projesi olacaktır. Ara Sınava Katılamama: Fakülte tarafından onaylı bir mazeret belgesi ile. Final Sınavına Katılamama: Fakülte yönetmeliğine göre. |
||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 1 | 3 | 1 | 70 | ||
| Laboratuvar | 14 | 2 | 1 | 42 | |||
| Proje | 1 | 20 | 4 | 24 | |||
| Ara Sınavlar | 3 | 10 | 2 | 36 | |||
| Toplam İş Yükü | 172 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 6.9 | ||||||
| AKTS | 7 | ||||||