MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Endüstri Mühendisliği

 

Duyurular


 

SOSYAL MEDYA


 

MATH 236 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Mühendislik İstatistiği
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 236
Bahar
3
0
3
6

Ön Koşul(lar)
  IE 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
veya MATH 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Zorunlu
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
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
5
20
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
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
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 Benzetim, eniyileme, olasılık ve istatistik gibi Endüstri Mühendisliği kavram ve tekniklerini üretim ve hizmet sistemlerinde kullanarak yönetimsel karar verme işlemlerini iyileştirmek, kalite bilincini oluşturmak, elde edilen verileri yorumlayabilmek ve değerlendirebilmek
2 Bütünleşik işleri veya iş sistemlerini ihtiyaçları doğrultusunda çeşitli alternatifler üreterek ve değerlendirerek sistem bakış açısı ile tasarlayabilmek
3 Endüstri Mühendisliği ile ilgili uygulamada karşılaşılan konuları/sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirebilmek
4 Nicel analiz ve eleştirel düşünce yöntemlerini kullanarak kaynak aktarımı, üretim planlaması ve çizelgelemesi, kalite kontrol ve güvence, finansal analiz ve risk analizi vb. Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda sorunları belirleyebilmek; bu sorunlar için alternatif çözümler üretebilmek ve alternatif çözümler içinden sistem gereksinimlerine cevap verecek en iyi çözümleri bulmak
5 Uygulamada karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alabilmek, sorumluluğu altında çalışanların veya grup çalışanlarının mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilmek ve yönetebilmek
6 Endüstri Mühendisliği alanında edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, öğrenme gereksinimlerini belirleyebilmek ve öğrenmesini yönlendirebilmek
7 Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilmek; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek ve nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmek
8 Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1)
9 Endüstri 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)
10 Sosyal hakların evrenselliğine değer veren, sosyal adalet bilinci kazanmış, kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahip olmak
11 Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olmak

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

 


HABERLER