MÜY652 - İLERİ VERİ ANALİZİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İLERİ VERİ ANALİZİ | MÜY652 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 7 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma Soru-Yanıt Takım/Grup Çalışması Rapor Hazırlama ve/veya Sunma Örnek Olay İncelemesi Proje Tasarımı/Yönetimi Diğer: bireysel çalışma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Anabilim dalı başkanı tarafından belirlenecektir | |||||
| Dersin amacı | Bu dersin amacı, uygulamalardaki verileri analiz etmek için doğrusal/doğrusal olmayan regresyon modelleri ile genelleştirilmiş doğrusal model kurma ve tahmin yapma becerisi kazandırmaktır. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Doğrusal regresyon modelleri Doğrusal olmayan modeller Genelleştirilmiş doğrusal modeller Hayatta kalma analizi Kümeleme analizi Gerçek veri ile bilgisayar uygulamaları İstatistiksel analizlerin bilgisayar uygulamaları ve istatistiksel bilgisayar çıktılarının yorumlanması. | |||||
| Kaynaklar | Montgomery, D.C., Peck, E.A., Vining, G.G. (2012) Introduction to Linear Regression Analysis. 5th ed., Wiley Interscience. Myers, R.H., Montgomery, D.C., Vining, G.G., Robinson, T.J. (2010) Generalized Linear Models with Applications in Engineering and the Sciences Wiley Interscience. Montgomery, D.C., Runger, G.C. (2007) Applied Statistics and Probability for Engineers. 4th ed., John Wiley and Sons. Montgomery, D.C., Runger, G.C, Hubele, N.F. (2007) Engineering Statistics 4th ed., John Wiley and Sons. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Doğrusal regresyon modelleri |
| 2. Hafta | Doğrusal regresyon modelleri |
| 3. Hafta | Doğrusal regresyon modelleri |
| 4. Hafta | Model uygunluğu, dönüşüm yöntemleri |
| 5. Hafta | Değişken seçimi |
| 6. Hafta | Doğrusal olmayan regresyon |
| 7. Hafta | Ara sınav |
| 8. Hafta | Doğrusal olmayan regresyon |
| 9. Hafta | Genelleştirilmiş doğrusal modeller |
| 10. Hafta | Genelleştirilmiş doğrusal modeller |
| 11. Hafta | Kümeleme analizi |
| 12. Hafta | Ara sınav |
| 13. Hafta | Hayatta kalma analizi |
| 14. Hafta | Proje/vaka çalışması sunumları |
| 15. Hafta | Genel sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 4 | 6 |
| Sunum | 1 | 2 |
| Projeler | 3 | 12 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 30 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 10 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 5 | 8 | 40 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 1 | 8 | 8 |
| Proje | 3 | 16 | 48 |
| Ödevler | 4 | 6 | 24 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 12 | 24 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 24 | 24 |
| Toplam İş Yükü | 30 | 77 | 210 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Mühendislik yönetimi alanındaki çalışmalar kapsamında gerekli olan bilgi ve yöntemlere araştırma yaparak ulaşır; bu bilgi ve yöntemleri değerlendirerek sistem bakış açısı ile karar verme sürecinde kullanır ve uygular. | X | ||||
| 2. Mühendislik sistemlerinde projeler geliştirir ve planlar, yürütülen projeleri izleyerek kontrol eder ve değerlendirir. | X | ||||
| 3. Mühendislik sistemlerini, sistem bileşenlerini, operasyonları ve süreçleri yenilikçi bir şekilde tasarlamak, geliştirmek ve analiz etmek için mühendislik araçlarını ve modelleme tekniklerini kullanır. | X | ||||
| 4. Mühendislik sistemlerinden elde edilen verileri ileri teknikler ile analiz ederek değerlendirir; bilimsel yöntemlerle sınırlı veya eksik verileri tamamlar. | X | ||||
| 5. Mühendislik sistemlerinde operasyonları ve süreçleri sistem kaynakları doğrultusunda planlar, izler, kontrol eder ve süreç iyileştirme yöntemlerini uygular. | X | ||||
| 6. Mühendislik sistemlerindeki problemlerin çözümü için bilgisayar yazılımlarını, bilgi sistemlerini, bilişim ve iletişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | X | ||||
| 7. Mühendislik sistemlerinin tasarımı, analizi, planlanması, izlenmesi ve iyileştirilmesi ile ilgili çalışmaları ve projeleri, sonuçları ve değerlendirmeleri raporlar ve sunar. | X | ||||
| 8. Mesleki sorumluluklarının bilincindedir, mühendislik yönetimi uygulamalarının teknolojik, ekonomik, sosyal ve çevresel etkilerini tanımlar, bilimsel ve kurumsal etik değerleri gözeterek bireysel olarak bağımsız ve takım üyesi olarak çalışır, sorumluluk alır ve liderlik yapar. | X | ||||
| 9. Güncel mühendislik uygulamalarının farkındadır, mühendislik yönetiminin gerektirdiği alanlarda literatürü takip eder, yabancı bir dilde bilgiye ulaşma, aktarabilme ve uygulayabilme yetkinliğine sahiptir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek