UYGULAMALI İSTATİSTİK

AMAÇ

Bu dersin amacı öğrencilere temel istatistik yöntemlerini kullanarak veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama becerisini kazandırmak ve öğrencilerin bu becerileri mühendislik problemlerine uygulayabilmelerini sağlamaktır.

İÇERİK

Bu ders; İstatistik ve Veri Analizine Giriş,Örnekleme Dağılımları ,Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme,Güven Aralıkları-Tek Örneklem I,Hipotez Testleri- Tek Örneklem I,Güven Aralıkları- İki Örneklem I ,Güven Aralıkları- İki Örneklem II,Hipotez Testleri- İki Örneklem I,Hipotez Testleri- İki Örneklem II,Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri,Doğrusal Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modelleri,Çoklu Regresyon Modellerinde İleri Konular; konularını içermektedir.

1. 1

   Construct and interpret graphical and/or numerical summaries of data.

   Öğretim yöntemi: Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav

2. 2

   Distinguish between a population and a sample.

   Öğretim yöntemi: Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Kısa Sınav

3. 3

   Construct confidence intervals for population characteristics

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

4. 4

   Construct hypothesis tests for population characteristics.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

5. 5

   Carry out correlation and regression analysis

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

6. 6

   Use statistical package SPSS to carry out the statistical procedures discussed during the semester.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   İstatistik ve Veri Analizine Giriş

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 1.ÜNİTE

2. HAFTA 2

   Örnekleme Dağılımları

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 8.ÜNİTE

3. HAFTA 3

   Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 8.ÜNİTE

4. HAFTA 4

   Güven Aralıkları-Tek Örneklem I

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE

5. HAFTA 5

   Hipotez Testleri- Tek Örneklem I

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE

6. HAFTA 6

   Güven Aralıkları- İki Örneklem I

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE

7. HAFTA 7

   Güven Aralıkları- İki Örneklem II

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 9.ÜNİTE

8. HAFTA 8

   Hipotez Testleri- İki Örneklem I

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE

9. HAFTA 9

   Hipotez Testleri- İki Örneklem II

   Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 10.ÜNİTE

10. HAFTA 10

    Korelasyon ve Regresyon Analizine Giriş

    Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE

11. HAFTA 11

    Doğrusal Regresyon Modelleri

    Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE

12. HAFTA 12

    Doğrusal Regresyon Modelleri

    Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 11.ÜNİTE

13. HAFTA 13

    Çoklu Regresyon Modelleri

    Ön hazırlık: Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson, 12.ÜNİTE

14. HAFTA 14

    Çoklu Regresyon Modellerinde İleri Konular

    Ön hazırlık: Ders Notları

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Walpole, Myers, Myers, and Ye. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Pearson.
• Douglas C. Montgomery & George C. Runger. "Applied Statistics and Probability for Engineers", Wiley.

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Assist.Prof. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGENKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN