MÜHENDİSLER İÇİN 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,Hipotez Testleri-Tek Örneklem,Güven Aralıkları-İki Örneklem I,Hipotez Testleri-İki Örneklem I,Hipotez Testleri-İki Örneklem II,Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş,Doğrusal Regresyon Modelleri I,Doğrusal Regresyon Modelleri II,Çoklu Regresyon Modelleri I,Çoklu Regresyon Modelleri II; konularını içermektedir.

1. 1

   Implements the procedures learned throughout the semester with SPSS software.

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

2. 2

   Applies correlation and linear regression analyzes and interprets the results.

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

3. 3

   Creates and interprets hypothesis tests for population characteristics.

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

4. 4

   Creates and interprets confidence intervals for population characteristics.

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

5. 5

   Makes the distinction between population and sample.

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

6. 6

   Summarizes and interprets data using graphical and/or numerical methods.

   Öğretim yöntemi: Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   İstatistik ve Veri Analizine Giriş

   Ön hazırlık: Ders Notları

2. HAFTA 2

   Örnekleme Dağılımları

   Ön hazırlık: Ders Notları

3. HAFTA 3

   Örnekleme Dağılımları ve Tahmin Etme

   Ön hazırlık: Ders Notları

4. HAFTA 4

   Güven Aralıkları- Tek Örneklem

   Ön hazırlık: Ders Notları

5. HAFTA 5

   Hipotez Testleri-Tek Örneklem

   Ön hazırlık: Ders Notları

6. HAFTA 6

   Güven Aralıkları-İki Örneklem I

   Ön hazırlık: Ders Notları

7. HAFTA 8

   Hipotez Testleri-İki Örneklem I

   Ön hazırlık: Ders Notları

8. HAFTA 9

   Hipotez Testleri-İki Örneklem II

   Ön hazırlık: Ders Notları

9. HAFTA 10

   Regresyon ve Korelasyon Analizine Giriş

   Ön hazırlık: Ders Notları

10. HAFTA 11

    Doğrusal Regresyon Modelleri I

    Ön hazırlık: Ders Notları

11. HAFTA 12

    Doğrusal Regresyon Modelleri II

    Ön hazırlık: Ders Notları

12. HAFTA 13

    Çoklu Regresyon Modelleri I

    Ön hazırlık: Ders Notları

13. HAFTA 14

    Çoklu Regresyon Modelleri II

    Ön hazırlık: Ders Notları

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı50%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı50%

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

• Assoc.Prof. Melis Almula KARADAYIKOORDİNATÖR
• Assoc.Prof. Melis Almula KARADAYI