Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
END 2404	İSTATİSTİK II	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 parametre tahmini, hipotez testi, tek ve iki faktörlü
denemeler, basit doğrusal regresyon ve korelasyon, çoklu doğrusal regresyon ve
parametrik olmayan istatistiksel analiz gibi çıkarsamalı istatistik kavramlarıyla
tanıştırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Çeşitli veriler üzerinde çıkarsamalı istatistiksel analizler yaparak örnek ve popülasyon istatistiklerini hesaplayabilme
2	Nokta ve güven aralığı için parametre tahmini hesaplayabilme
3	Hipotez oluşturabilme ve hipotez testi sonuçlarını yorumlayabilme
4	Tek faktörlü ve Çift faktörlü varyans analizi uygulayabilme
5	Regresyon analizi uygulayabilme
6	Çıkarsamalı istatistiksel analiz için yazılım kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

END 2303 - İSTATİSTİK I

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	İstatistik II'e giriş
2	Parametre tahmini I; nokta tahmini
3	Parametre tahmini II; güven aralığı tahmini-Ortalama ve iki ortalama arasındaki fark
4	Parametre tahmini III; güven aralığı tahmini-Varyans, varyans oranları, oran ve iki oran arasındaki fark, yazılım uygulaması
5	Hipotez testleri I: Ortalama ve iki ortalama arasındaki fark
6	Hipotez testleri II: Varyans, oran ve iki oran arasındaki fark, yazılım uygulaması
7	İyi uyum testi
8	Tek faktörlü deneylerin tasarımı ve analizi I
9	Tek faktörlü deneylerin tasarımı ve analizi II, yazılım uygulaması
10	İki faktörlü deneylerin planlanması, tasarımı ve analizi I
11	İki faktörlü deneylerin planlanması, tasarımı ve analizi II
12	İki faktörlü deneylerin planlanması, tasarımı ve analizi III, yazılım uygulaması
13	Basit doğrusal regresyon ve korelasyon
14	Proje sunumları

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	VZ	Vize
2	PR	Proje
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + PR * 0.20 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.30 + PR * 0.20 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize(%30) + Proje (%20) + 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