FICHE DESCRIPTIVE DU COURS · INF257
Statistiques
Obligatoire · Français Ouvert aux étudiants d'échange Erasmus+
Sur cette page
Contenus Intitulés des Sujets Système d'évalution Evalution de la Compétence Tableau de la Charge de Travail
Enseignant(s) du Cours
Tamer ÖZYİĞİT
tozyigit@gsu.edu.tr
tozyigit@gsu.edu.tr
Contenus
Objectif du Cours
L’Objective de ce cours est de familiariser les étudiants aux concepts et aux outils fondamentaux de la méthodologie statistique.
Contenu du Cours
1. Statistiques comme un outil de décision
2. Séries statistiques, Fonction de distribution et Mesures de tendance centrale
3. Mesures de la dispersion
4. Théorie de la probabilité
Acquis d'Apprentissage du Cours
1.Les outils fondamentaux de statistiques
2.Théorie de la probabilité
3. Séries statistiques, Fonction de distribution et Mesures de tendance centrale
4. Mesures de la dispersion
Méthodes d'Enseignement
Les analyses and les exemples
Ressources
Bernard Grais, “Statistique descriptive”,3eme edition, Dunod, Paris.
Vincent Giard, "Statistiques Appliquées a la Gestion", Edition Economica,Paris.
Prof.Dr.Merih İpek, “Betimsel İstatistik”, Beta yayınları
Paul Newbold, William L.Carlson, Betty Thorne, “Statistics for Business and Economics”, 6th edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2007
Roger C. Pfaffenberger, James H. Patterson, “Statistical Methods for Business and Economics”, Irwin 2003
Enis Sınıksaran, “Teori ve Uygulamalarıyla İstatistiksel Yöntemler”, Sigma 2000
Intitulés des Sujets
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|---|
| 1 | Statistiques comme outil de décision scientifique et quantitative |
| 2 | Séries statistiques |
| 3 | Histogramme et polygone des fréquences |
| 4 | Mesures de tendance centrale (moyennes) |
| 5 | Mesures de la dispersion |
| 6 | Définition classique de la probabilité |
| 7 | Evenements dépendants et indépendants |
| 8 | Examen Partiel |
| 9 | Probabilité conditionnelle et théorème de Bayes |
| 10 | Variable aléatoires, Espérance mathématique, Variance et écart-type des variables aléatoires |
| 11 | Loi Binomiale, Loi Hypergéométrique |
| 12 | Loi de Poisson, Loi Normale |
| 13 | Distribution des probabilités discrètes |
| 14 | Distribution des probabilités continues |
Système d'évalution
| Activités | Numéro | Contribution |
|---|---|---|
| Contribution du contrôle continu à la note finale | 2 | 50 |
| Contribution de l'examen final à la note finale | 1 | 50 |
| Total | 3 | 100 |
| Activités | Numéro | Contribution |
|---|---|---|
| Devoir | 0 | 0 |
| Présentation | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 2 | 50 |
| Projet | 0 | 0 |
| Travail de laboratoire | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 |
| Quiz | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 |
| Total | 2 | 50 |
Evalution de la Compétence
| No | Objectifs Pédagogiques du Programme | Contribiton | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi. | X | ||||
| 2 | Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | ||||
| 3 | Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | ||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | ||||
| 5 | Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | ||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi. | X | ||||
| 8 | Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi | X | ||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. | X | ||||
| 10 | Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | X | ||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X | ||||
| 12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi. | X | ||||
Tableau de la Charge de Travail
| Activités | Nombre | Durée | Charge totale de Travail |
|---|---|---|---|
| Durée du cours | 14 | 4 | 56 |
| Préparation pour le cours | 7 | 2 | 14 |
| Devoir | 3 | 2 | 6 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 2 | 16 | 32 |
| Examen final (temps de préparation inclu) | 1 | 22 | 22 |
| Quiz | 5 | 1 | 5 |
| Charge totale de Travail | 135 | ||
| Charge totale de Travail / 25 | 5.40 | ||
| Crédits ECTS | 5 | ||