Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
END 2303	İSTATİSTİK I	ZORUNLU	3	0	0	5

Dersi Veren Birim

Endüstri Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ ŞEBNEM DEMİRKOL AKYOL

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği Bilimsel Hazırlık (YL)
Endüstri Mühendisliği Tezsiz Bilimsel Hazırlık (YL)
Endüstri Mühendisliği Bilimsel Hazırlık (DR)
Endüstri Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin ana amacı, öğrencileri temel istatistik, olasılık, rastgele değişkenler ve tanımlayıcı istatistik kavramlarıyla ve teknikleriyle tanıştırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Tek boyutlu ve çok boyutlu rasgele olayların olasılıklarını şartlı olasılık, Bayes Teoremi vb. olasılık kanunlarını kullanarak hesaplayabilme bilgisi kazandırma
2	Rasgele değişkenler arasındaki bağımlılık/bağımsızlık ilişkisini ve ilişkinin tipi/derecesini analize edebilme farkındalığı yaratma
3	Tek ve çok boyutlu, kesikli ve sürekli rastgele değişkenler için olasılık yoğunluk ve kümülatif dağılım fonksiyonlarını kullanarak gerekli istatistikleri hesaplayabilme bilgisi kazandırma
4	Kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını kullanarak istatistiksel mühendislik problemlerine çözüm oluşturabilme farkındalığı yaratma
5	Popülasyon ve örneklem ilişkisi doğrultusunda örnek istatistikleri değerlerini hesaplayabilme bilgisi kazandırma
6	Verileri kullanarak tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilme ve Histogram oluşturabilme bilgisi kazandırma

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	İstatistik I'e giriş
2	Bazı Olasılık Kanunları ve Rastgele Değişkenler
3	Kesikli Rastgele Değişkenler: Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Beklenen Değer ve Varyans
4	Sürekli Rastgele Değişkenler: Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Beklenen Değer ve Varyans
5	Bileşik Rastgele Değişkenler I: Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Marjinal Fonsiyonlar, Beklenen Değer ve Varyans
6	Bileşik Rastgele Değişkenler II: Bağımsızlık, Şartlı Yoğunluk, Kovaryans ve Korelasyon
7	Özel Kesikli Rastgele Değişkenler I: Kesikli Uniform Dağılımı, Bernoulli Dağılımı, Binom Dağılımı, Negatif Binom Dağılımı
8	Ara sınav I
9	Özel Kesikli Rastgele Değişkenler II: Hipergeometrik Dağılım, Poisson Dağılımı
10	Özel Sürekli Rastgele Değişkenler I: Sürekli Uniform Dağılımı, Gamma Dağılımı, Ussel Dağılım
11	Özel Sürekli Rastgele Değişkenler II: Normal Dağılım, Ki-kare Dağılımı, t-dağılımı, F dağılımı
12	Ara sınav II
13	Populasyon ve Örnekleme İlişkisi
14	Rasgele Örnekleme, Histogramlar, Örnek istatistikleri ve Tanımlayıcı İstatistikler

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
1 D. C. Montgomery and G.C. Runger, (1999). Applied Statistics and Probability for Engineers, 2nd Edition. John Wiley and Sons, USA.
Yardımcı kaynaklar:
1 R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, (1998). Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 6th Edition. Prentice Hall, USA.
2 F. Akdeniz. (2010). Olasılık ve İstatistik, 15.Baskı. Nobel Yayın Dağıtım, Adana.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriği ile ilgili olarak ders sunumları, tahta ve görsel sunum kullanılarak verilecektir. Ders sunumlarına ek olarak bilgisayar laboratuar çalışmaları ile destek sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ1	1.Vize
2	VZ2	2.Vize
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ1 * 0.25 + VZ2 * 0.25 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ1 * 0.25 + VZ2 * 0.25 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize I (%25) + Vize II (%25) + Final(%50)

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İş tel: 301 76 31
e-mail: sebnem.demirkol@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri