Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
ENM 5038	Mühendislik Yönetimi İçin İstatistiksel Teknikler	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ADİL BAYKASOĞLU

Dersi Alan Birimler

Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Yüksek Lisans
Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Doktora
Mühendislik Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)
Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bütünleşik Doktora

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, olasılığın elemanları, olasılık dağılımları, istatistikçel çıkarsama, doğrusal regresyon ve korelasyon, tahminleme gibi temel konularda ve uygulamalarında öğrencileri bilgilendirmek.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Olasılık özelliklerini kavrayabilme
2	Frekans dağılım tablosu oluşturabilme ve bu tabloları kullanarak yorum yapabilme
3	Merkezi eğilim ve dağılım ölçülerini hesaplayabilme
4	Kesikli ve sürekli rasgele değişken ve olasılık dağılımlarını tanımlayabilme
5	Örnekleme dağılımı bilgisi kazanma ve ilişki testleri problemlerini çözebilme
6	Hipotez testlerini uygulayabilme ve sonuçlarını yorumlayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş: Temel olasılık kavramları, Olasılığın tanımları.
2	İstatistiksel analiz için veri toplama, tanımlama ve sunma: Frekans dağılım tabloları ve Genel grafikler
3	Merkezi Eğilim Ölçütleri
4	Kesikli Olasılık Dağılımları
5	Sürekli Olasılık dağılımları
6	Örnekleme teorisi
7	Güven aralığı tahminleme
8	Hipotez testleri
9	Ara sınav
10	Basit doğrusal regresyon ve korelasyon
11	Çoklu regresyon modelleri
12	Varyans Analizi
13	Kalite ve verimlilik yönetiminde istatistiksel uygulamalar
14	Karar verme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Statistics for Managers (1999); David M. Levine, Mark L. Berenson, and David Stephan. Prentice Hall, USA.

Statistics for Business and Economics (2001); James T. McClave, P. George Benson, and Terry Sincich. Prentice Hall, USA.

A First Course In Business Statistics (2001); James T. McClave, P. George Benson, and Terry Sincich. Prentice Hall, USA.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımları, ödevler, bilimsel tartışma ve proje sunumları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.30 + ODV * 0.20 +YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.30 +ODV * 0.20 + BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize(%35)+Ödev(%15)+Final(%50)

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

E-mail: gonca.tuncel@deu.edu.tr; Telf: 02323017617

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Salı-Perşembe Saat:13:00-17:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders anlatımı	13	3	39
Vize sınavına hazırlık	1	12	12
Final sınavına hazırlık	1	15	15
Sunum hazırlama	1	10	10
Haftalık ders öncesi/sonrası hazırlıklar (ders materyallerinin, makalelerin okunması vb.)	13	6	78
Ödev hazırlama	5	7	35
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			193

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3
ÖK.1	2	3
ÖK.2	2	3
ÖK.3	2	3
ÖK.4	2	3
ÖK.5	2	3
ÖK.6	2	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI