DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
İstatistiksel Karar Verme INE 313 Güz 03+00+00 Seçmeli 3 6
Akademik Birim: Endüstri Mühendisliği
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar -
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: Esra AĞCA AKTUNÇ
Dersin Amacı: Bu dersin amacı öğrencilere anlamlı sonuçlar çıkarabilmelerini sağlayacak veri toplama ve analizini tanıtmaktır. Bu ders tahmin teknikleri, hipotez testleri, regresyon ve endüstri mühendisliği uygulamalarını içermektedir.
Dersin İçeriği: Sistem parametrelerinin nokta ve aralık tahmini, sistem parametrelerindeki farklarla ilgili istatistiksel karar verme, değişkenler arasındaki ilişkileri modelleme ve analiz etme ve endüstri mühendisliği uygulamaları.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Verileri derlemek ve sergilemek
  • 2- Dağılım parametrelerini tahmin etmek
  • 3- Uzun vadeli performansı ilgilendiren kararların risklerini örneklem verilerine dayanarak değerlendirmek
  • 4- Eldeki verilere dayanarak uygun istatistiksel karar verme tekniklerini seçmek
  • 5- İstatistiksel yazılım programları kullanarak analiz yapmak ve çıktıları yorumlamak üzere kullanmak
  • 6- Deneyler ve gözlem çalışmalarından anlamlı istatistiksel sonuçlar çıkarmak
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Ders anlatımı, ders içinde problem çözme, ödevler, kısa sınavlar


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Derse Genel Bakış, Giriş Ch. 1-5, Notes#1
2 Veri Tanımı, Verilerin Derlenmesi/ Sergilenmesi, Rassal Örnekleme Ch. 6, 7, Notes#2-3
3 Nokta Tahmini, Moment Metodu, En Büyük Olabilirlik Kestirimi, Bayesyen Kestirim Ch. 7, Notes#4-5
4 Tek Örneklem için Aralık Tahmini Ch. 8, Notes#6
5 Tek Örneklem için Aralık Tahmini (Ortalama, Varyans, Oran için), Örnekleme Dağılımları: t-Dağılımı Ch. 8, Notes#6-7
6 Tek Örneklem için Aralık Tahmini (Ortalama, Varyans, Oran için), Örnekleme Dağılımları: t-Dağılımı Ch. 8, Notes#6-7
7 Dönem ortası konu tekrarı ve Ara Sınav Bu haftaya kadar paylaşılmış tüm kaynaklar ve egzersizler
8 Tek Örneklem için Hipotez Testleri (Tek ve Çift Kuyruk Testleri, P-Değeri, Tip I ve Tip II Hatalar) Ch. 9, Notes#8-9
9 Uyum İyiliği Testi, Bağımsızlık Testi, Homojenlik Testi Ch. 9, Notes#10
10 İki Örneklem için İstatistiksel Çıkarım (Ortalamalar arasındaki fark, Varyansların oranı, Oranlar arasındaki fark), Örnekleme Dağılımları: F-Dağılımı Ch. 10, Notes#11
11 İki Örneklem için Hipotez Testleri Ch. 10, Notes#12
12 Doğrusal Regresyon ve Korelasyon, En Küçük Kareler Modeli, En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Özellikleri Ch. 11, Notes#13
13 Regresyon Katsayılarını İlgilendiren Sonuç Çıkarımları, Varyans Analizi Ch. 11, Notes#13
14 Ders konularının örneklerle tekrarı Paylaşılmış tüm kaynaklar ve egzersizler


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Applied Statistics and Probability for Engineers, Douglas C. Montgomery, George C. Runger, 6th Edition (International Edition), ISBN: 9781118744123, Wiley, 2014.


DİĞER KAYNAKLAR

Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Sheldon M. Ross, 3rd Edition, Academic Press, 2004.
Everyday Probability and Statistics: Health, Elections, Gambling and War, Michael M. Woolfson, 2nd Edition, 2012.


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Ödev 6 30
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 6 40
Final Sınavı 1 30
Total: 13 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Ödev6424
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler31442
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar6424
Final Sınavı11818
Toplam İş Yükü (saat):150


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8
OC1                
OC2                
OC3                
OC4                
OC5                
OC6