EMÜ738 - MÜHENDİSLER İÇİN MATEMATİKSEL İSTATİSTİK
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MÜHENDİSLER İÇİN MATEMATİKSEL İSTATİSTİK | EMÜ738 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 10 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt Sorun/Problem Çözme Proje Tasarımı/Yönetimi Diğer: Bireysel çalışma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Anabilim Dalı tarafından belirlenecektir | |||||
| Dersin amacı | Bu dersin amacı, istatistiksel dağılımları tanıtmak, istatistiksel çıkarımın temel prensiplerini öğrenmek ve istatistiksel tahmin ile hipotez testlerinin teorik anlayışını geliştirmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Momentler, moment çıkaran fonksiyonlar Büyük sayılar yasası, DeMoivre-Laplace limit teoremi, merkezi limit teoremi Kesikli ve sürekli ağılımlar, Sıralı istatistikler Nokta tahmini ve özellikleri Hipotez testleri | |||||
| Kaynaklar | Larsen, R.J. ve Marx, M.L. (2017). Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications (5th Edition), Pearson. Miller, I. ve Miller, M. (2006). John Freud?dan Matematiksel İstatistik, Altıncı Basımdan çeviri (Ed: Ümit Şenesen), Literatür Yayıncılık. Erdem, İ. (2012). Matematiksel İstatistik, Seçkin Yayıncılık. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Momentler, moment çıkaran fonksiyonlar |
| 2. Hafta | Kesikli ve sürekli dağılımlar |
| 3. Hafta | Kesikli ve sürekli dağılımlar |
| 4. Hafta | Sıralı istatistikler |
| 5. Hafta | Sıralı istatistikler |
| 6. Hafta | Nokta tahmini yöntemleri |
| 7. Hafta | Tahminin özellikleri, aralık tahmini |
| 8. Hafta | ARASINAV |
| 9. Hafta | Hipotez testleri (test istatistiği, kritik bölge, kritik değer, p değeri, tip I ve tip II hata, anlamlılık düzeyi, güven aralığı, testin gücü) |
| 10. Hafta | Hipotez testleri (test istatistiği, kritik bölge, kritik değer, p değeri, tip I ve tip II hata, anlamlılık düzeyi, güven aralığı, testin gücü) |
| 11. Hafta | Büyük örneklemler için binom p parametresinin testi |
| 12. Hafta | Decision rules for non-normal data, Neyman-Pearson theorem, the generalized likelihood ratio |
| 13. Hafta | Ki-kare dağılımı, t dağılımı, F dağılımı |
| 14. Hafta | Uyum iyiliği |
| 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 | 5 | 25 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 25 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 6 | 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) | 14 | 5 | 70 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 1 | 13 | 13 |
| Proje | 1 | 40 | 40 |
| Ödevler | 5 | 7 | 35 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 40 | 40 |
| Toplam İş Yükü | 37 | 133 | 265 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Endüstri mühendisliği alanındaki ileri düzey çalışmalar kapsamında gerekli olan bilgi ve yöntemlere bilimsel araştırma yaparak ulaşır. Bu bilgi ve yöntemleri yorumlayıp sentezleyerek kullanır ve uygular. | X | ||||
| 2. Endüstri mühendisliği alanındaki yenilikleri, gelişmeleri ve literatürü uluslararası düzeyde takip eder; araştırma faaliyetlerini bilimsel ulusal veya uluslararası yayına dönüştürme, ulusal ve uluslararası bilim ve teknoloji literatürüne katkı sağlama yetkinliğine sahiptir. | X | ||||
| 3. Karar verme problemlerinin kapsamlı analizini yaparak bu problemlerin modellenmesi ve çözümü için gereken yöneylem araştırması ve veriye dayalı yöntemleri eleştirel yaklaşımla değerlendirir; bu yöntemleri sentezleyerek veya geliştirerek uygular. | X | ||||
| 4. Endüstri mühendisliği alanındaki özgün bir araştırma veya geliştirme çalışması sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, planlar, yönetir, izler ve sonuçlandırır. | X | ||||
| 5. Akademik sorumluluklarının bilincindedir, endüstri mühendisliği uygulamalarının bilimsel, teknolojik, ekonomik, sosyal, çevresel ve kültürel etkilerini tanımlar, bilimsel ve kurumsal etik değerleri gözeterek gerektiğinde bireysel olarak bağımsız şekilde ve gerektiğinde takım üyesi olarak çalışır. | X | ||||
| 6. Endüstri mühendisliği alanında yapılan ileri düzey araştırma ve projelerin sonuçlarını eleştirel bir şekilde değerlendirerek raporlar ve sunar. | X | ||||
| 7. Endüstri mühendisliği için gerekli bilgisayar programlama dilleri, yazılım ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanma yetkinliğine sahiptir. | X | ||||
| 8. Büyük ölçekli sistemlerin tasarımını yapar, modeller, geliştirir ve iyileştirir. | X | ||||
| 9. Endüstri mühendisliği alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri bilimsel tarafsızlık bilinciyle topluma aktararak karar vericiler için farkındalık yaratır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek