• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS END 2414 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ ZORUNLU 3 1 0 5

Dersi Veren Birim

Endüstri Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. GONCA TUNÇEL MEMİŞ

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

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

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

END 2313 - OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Mühendislik İstatistiğine 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 7 Yazılım uygulaması 8 Tek faktörlü denemelerin tasarımı ve analizi I 9 Tek faktörlü denemelerin tasarımı ve analizi II 10 İki faktörlü denemelerin tasarımı ve analizi I 11 İki faktörlü denemelerin tasarımı ve analizi II 12 Yazılım uygulaması 13 Basit doğrusal regresyon ve korelasyon 14 Çoklu doğrusal regresyon ve polinomiyal regresyon

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sunumlar, ödevler ve proje sunumları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.30 + OD * 0.20 + FN * 0.50 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.30 + OD * 0.20 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 11 4 44 Uygulama 3 4 12 Proje Hazırlama 5 15 75 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 135

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 ÖK.1 1 ÖK.2 1 3 2 ÖK.3 1 3 2 ÖK.4 1 3 2 5 ÖK.5 1 ÖK.6 3