Mühendislik Fakültesi
Endüstri Mühendisliği
Ders Bilgileri
| MÜHENDİSLİK İSTATİSTİK | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Dönemi | Teori | Uygulama | Ulusal Kredisi | AKTS Kredisi |
| Saat / Hafta | |||||
| MAT311 | Güz | 3 | 0 | 3 | 3 |
| Ön Koşulu Olan Ders( ler ) | YOK |
|---|---|
| Dili | İngilizce |
| Türü | Zorunlu |
| Seviyesi | Lisans |
| Öğretim Elemanı( ları ) | Prof. Dr. Adnan MAZMANOĞLU |
| Öğretim Sistemi | Yüz Yüze |
| Önerilen Hususlar | YOK |
| Staj Durumu | Yok |
| Amacı | Dersin amacı, öğrencilere olasılık ve istatistik alanlarındaki, gerçek dünyanın mühendislik problemlerini çözmek için kullanılabilen analitik ve sayısal araçları tanıtmaktır. |
| İçeriği | Tanımlayıcı istatistikler. Temel olasılık. Hata yayılımı. Olasılık dağılımları: Binom, Poisson, normal, üstel. Merkezi limit teoremi. Nokta ve aralık tahmini. Mühendislik uygulamalarının seçilmiş örnekleri. |
Dersin Öğrenim Çıktıları
| # | Öğrenim Çıktıları |
|---|---|
| 1 | Bir veri kümesini özetlemek için uygun betimsel istatistikleri ve grafik gösterimleri seçmek. |
| 2 | Örneklem istatistiklerinin sayısal değerlerini hesaplamak ve yorumlamak |
| 3 | Verilen bir problemin şartlarına dayalı olarak uygun istatistiksel araçları tanımlamak için yaygın olarak kullanılan rassal değişkenleri ve örneklem dağılımlarını ayırt etmek. |
| 4 | Belirli bir problemin koşullarına dayanan istatistiksel çıkarım için uygun araçları tanımlamak, formüle etmek ve değerlendirmek. |
| 5 | Merkezi limit teorisini anlamak ve uygulayabilmek. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| # | Konular | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
|---|---|---|
| 1 | I. Örnekleme ve Tanımlayıcı İstatistikler 1.1 Örnekleme 1.2 Özet İstatistikler | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 2 | 1.3 Grafik Özetler II. Olasılık 2.1 Temel Fikirler | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 3 | 2.2 Sayma Yöntemleri 2.3 Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 4 | 2.4 Rassal Değişkenler 2.5 Rassal Değişkenlerin Doğrusal Fonksiyonları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 5 | III. Hatanın Yayılması 3.1 Ölçüm Hatası 3.2 Ölçümlerin Doğrusal Kombinasyonları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 6 | 3.3 Bir Ölçümün Fonksiyonları İçin Belirsizlikler 3.4 Birde Fazla Ölçümlerin Fonksiyonları İçin Belirsizlikler | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 7 | IV. Sık Kullanılan Dağılımlar 4.1 Bernoulli Dağılımı 4.2 Binom Dağılımı | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 8 | Ara sınav | |
| 9 | 4.3 Poisson Dağılımı 4.4 Diğer Bazı Dağılımlar | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 10 | 4.5 Normal Dağılım 4.6 Lognormal Dağılım | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 11 | 4.9 Nokta Tahmininin Bazı İlkeleri 4.10 Olasılık Grafikleri | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 12 | 4.11 Merkez Limit Teoremi V. Güven Aralıkları 5.1 Bir Nüfus Ortalaması İçin Büyük Örneklemli Güven Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 13 | 5.2 Oranlar için Güven Aralıkları 5.3 Bir Nüfus Ortalaması için Küçük Örneklemli Güven Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 14 | 5.4 İki Ortalama Arasındaki Farkın Güven Aralıkları 5.6 İki Ortalama Arasındaki Fark için Küçük Örneklemli Güven Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 15 | 5.7 Eşleştirilmiş Verilerle Güven Aralıkları 5.8 Tahmin Aralıkları ve Tolerans Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 16 | Son Sınav |
Resources
| # | Malzeme / Kaynak Adı | Kaynak Hakkında Bilgi | Referans / Önerilen Kaynak |
|---|---|---|---|
| 1 | William Navidi, Statistics for Engineers and Scientists | McGraw-Hill | |
| 2 | George G. Roussas, A Course in Mathematical Statistics | Academic Press | |
| 3 | John A. Rice, Mathematical Statistics and Data Analysis | Thomson Brooks/Cole |
Ölçme ve Değerlendirme Sistemi
| # | Ağırlık | Çalışma Türü | Çalışma Adı |
|---|---|---|---|
| 1 | %40 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 2 | %60 | Son Sınav | Son Sınav |
Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri
| # | Öğrenim Çıktıları | Program Çıktıları | Ölçme ve Değerlendirme |
|---|---|---|---|
| 1 | Bir veri kümesini özetlemek için uygun betimsel istatistikleri ve grafik gösterimleri seçmek. | 1͵11 | 1͵2 |
| 2 | Örneklem istatistiklerinin sayısal değerlerini hesaplamak ve yorumlamak | 1͵11 | 1͵2 |
| 3 | Verilen bir problemin şartlarına dayalı olarak uygun istatistiksel araçları tanımlamak için yaygın olarak kullanılan rassal değişkenleri ve örneklem dağılımlarını ayırt etmek. | 1͵11 | 1͵2 |
| 4 | Belirli bir problemin koşullarına dayanan istatistiksel çıkarım için uygun araçları tanımlamak, formüle etmek ve değerlendirmek. | 1͵11 | 1͵2 |
| 5 | Merkezi limit teorisini anlamak ve uygulayabilmek. | 1͵11 | 1͵2 |
İş Yükü Detayları
| # | Etkinlik | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| 2 | Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| 3 | Sunum ve Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| 4 | İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması | 0 | 0 | 0 |
| 5 | Belge/Bilgi listeleri oluşturma | 0 | 0 | 0 |
| 6 | Atölye | 0 | 0 | 0 |
| 7 | Ara Sınav için Hazırlık | 1 | 6 | 6 |
| 8 | Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| 9 | Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 10 | Ödev | 0 | 0 | 0 |
| 11 | Ara Proje | 0 | 0 | 0 |
| 12 | Ara Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 13 | Son Proje | 0 | 0 | 0 |
| 14 | Son Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 15 | Son Sınav için Hazırlık | 1 | 10 | 10 |
| 16 | Son Sınav | 1 | 2 | 2 |
| 90 | ||||