İstatistik(IND314)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IND314 | İstatistik | 5 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Lisans |
| Dersi Veren(ler) | Esra ALBAYRAK ealbayrak@gsu.edu.tr (Email) Elif DOĞU edogu@gsu.edu.tr (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı |
İstatistik; mal ve hizmet üreten her çeşit kurumun ve endüstri mühendisliğinin temel alanlarından biridir. Bu ders öğrenciye mühendislikte temel modelleme ve karar verme tekniklerini uygulayabilmek için gerekli olan olasılık ve istatistik bilgilerini kullanabilme becerisi sağlar. Bu kapsamda dersin amaçları şu şekilde belirlenmiştir: • Mühendislik alanında elde edilecek verilerin uygun istatistiksel tekniklerle nasıl analiz edileceğini göstermek • Betimsel istatistik, olasılık teorisi ve uygulamalarını anlatmak • Öğrencilerin örnekleme teorisi, zaman serileri, regresyon analizi gibi temel istatistik konularına ve uygulamalarına hakim olmalarını sağlamak • Çeşitli örnekler gösterilerek, kullanılan tekniklerin metodolojisinin kavranmasını sağlamak • Dersin işlemesi sırasında öğrencilere sorular yoluyla dersi derste öğrenme ve öğrencilerle öğrenme sağlamak |
| İçerik |
Betimsel İstatistik Örnekleme Teorisi Örneklem Dağılımları Aralık tahmini, Hipotez testleri 1. ve 2. Tip hatalar İki örneklem için hipotez testleri Ki-kare testi ve kullanım alanları Ara Sınav Regresyon ve Korelasyon Belirlilik Katsayısı Artık analizi Varyans Analizi Zaman serileri analizi İndisler |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayan bir öğrenci: 1. İstatistiğin gerekli kavramlarını, kurallarını ve yöntemlerini bilir, karşılaştığı problemlere istatistiksel yaklaşım önerebilir, bunları çözebilir gerekli uygulamaları yapabilir; istatistiki teknikleri, işletmelerde uygulayabilecek bir bilgi birikimine sahip olur, analitik ve çözüm bulucu yetenek kazanır. 2. Verileri toplama ve tasnif etme yöntemlerini kullanabilir, bunları analiz etme ve değerlendirebilme için gerekli olan temel istatistiksel metotlara hakim olur. 3. Örnekleme yöntemi ve hipotez tesleri ile ana kitle parametreleri hakkında karar verebilir, istatistiki çalışmaların güvenilirliği ile ilgili tahminlerde bulunabilir. 4. Verilerin dağılımına ilişkin uyum testleri yapabilir. 5. Regresyon analizi ile ileriye yönelik tahminlerde bulunabilir. |
| Öğretim Yöntemleri | Analizler ve örnekler |
| Kaynaklar |
1. Montgomery, D.C., Runger, G.C., “Applied Statistics And Probability for Engineers”, 5th Edition, Wiley, 2010. 2. Ronald, E.W., Raymond, H.M., Sharon, L.M., Keying, E.Y., “Probability and Statistics for Engineers and Scientists”, 9th Edition, Pearson, 2011. 3. Spiegel, M., Stephens, L., “Schaums Outline of Statistics”, 4th Edition (Schaum's Outline Series), 2011. |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Toplam | 0 | 0 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Toplam | 0 | 0 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Toplam İş Yükü | 0 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 0,00 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 0 | ||