IE 234 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Mühendisler için Olasılık ve İstatistik II
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 234
Güz/Bahar
3
0
3
6

Ön Koşul(lar)
  IE 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Servis Dersi
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilere istatistiksel veri toplama, analiz etme ve yorumlama üzerine genel bir beceri kazandırmaktır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Grafik ve sayısal yöntemler kullanarak verileri analiz edebilecektir.
  • İstatistiksel karar vermenin temellerini anlayacaktır.
  • Değişkenler arasındaki deneysel ilişkileri analiz etme ve modellemek için temel araçları kullanabilecektir.
  • Bilgisayar aracılığıyla verileri analiz edebilecektir.
Tanımı Bu dersin konuları arasında örnekleme dağılımı, istatistiksel kestirim, hipotez testi, basit ve çoklu doğrusal regresyon, deney tasarımı ve bu konuların endüstri sistemleri mühendisliğine uygulamaları bulunmaktadır.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Tanımlayıcı İstatistik Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 1)
2 Örneklem dağılımları ve noktasal kestirim Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 1)
3 Örneklem dağılımları ve noktasal kestirim Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 1)
4 Örneklem dağılımları ve noktasal kestirim Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 1)
5 Tek Örneklem için Güven Aralığı Tahmini Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 5)
6 Tek Örneklem için Güven Aralığı Tahmini Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 5)
7 İki Örneklem için Güven Aralığı Tahmini Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 5)
8 Vize Sınavı
9 Tek Örneklem için Hipotez Testleri Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 6)
10 Tek Örneklem için Hipotez Testleri Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 6)
11 İki Örneklem için Hipotez Testleri Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 6)
12 İki Örneklem için Hipotez Testleri Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 6)
13 Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 7)
14 Çoklu Doğrusal Regresyon ve Korelasyon ve Excel Uygulamaları Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill. (Bölüm 7)
15 Dönemin gözden geçirilmesi
16 Dönemin gözden geçirilmesi

 

Dersin Kitabı Statistics for Engineers and Scientists, William Navidi, 4th Ed., Mc-Graw Hill.
Diğer Kaynaklar Ross S., A First Course in Probability, Pearson Education. Walpole R.E., Myers R. H., Myers S. L., Ye K., Probability and Statistics for Engineers and Scientists (8th Edition), Prentice Hall.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
16
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
5
20
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
35
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
45
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
6
55
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
45
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
3
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
5
4
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
30
Final / Sözlü Sınav
1
30
    Toplam
173

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Temel matematik ve fen bilimlerinde öğrenilen bilgi ve yetenekleri mühendislik alanına taşıyabilmek,
2 Gıda Mühendisliği ile ilgili problem alanlarını tanımlayabilmek ve çözümleyebilmek,
3 Gıda Mühendisliği ile ilgili proje ve üretim sistemi tasarlayabilmek, veri toplayabilmek ve analiz edebilmek, sonuçları uygulama alanına aktarabilmek,
4

Gıda Mühendisliği alanındaki yeni teknoloji ve araçları geliştirme ve kullanma becerisine sahip olabilmek,

5

Bağımsız davranabildiği gibi grup ierisinde de aktif rol alabilmek, fikirlerini açık bir şekilde ifade edebilmek, etkin karar verebilmek,

6 Evrensel gelişmeleri ve yenilikleri yakından takip edebilmek, kendini sürekli yenileyebilmek ve kaliteyi yükseltme bilincine sahip olabilmek,
7 Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olabilmek,
8 Gıda Mühendisliği problemlerinin çözümünde, çevre, sağlık, iş güvenliği gibi evrensel boyuttaki konularda farkındalığa sahip olabilmek,
9 Girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilirliği mesleki alanda uygulayabilmek,
10 Gıda Mühendisliği ile ilgili bilgisayar yazılımlarını kullanabilmek ve uygulamada karşılaşacağı bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak (European Computer Driving License, Advanced Level),
11 Bir yabancı dili kullanarak Gıda Mühendisliği ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (European Language Portfolio Global Scale, Level B1),
12 İkinci bir yabancı dili orta düzeyde kullanabilmek.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest