Olasılık ve İstatistik II (IE 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistik II IE 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Olasılık ve İstatistik I Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli İngilizce Zorunlu Bölüm Dersleri Lisans Yüz Yüze Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Dersin Koordinatörü Anlatım, Tartışma, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme, Takım/Grup Çalışması, Proje Tasarımı/Yönetimi
Dersin Öğretmen(ler)i Öğr. Gör. Dr. Burcu Devrim İçtenbaş Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Öğrencilerin temel olasılık ve istatistik bilgilerini geliştirmek, Endüstri Mühendisliği alanındaki istatistiksel modelleme ve karar tekniklerini kullandırabilmek. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Öğrenci istatistiksel çıkarımlar ve hipotez testi gibi teknikler kullanarak endüstri uygulamalarında karşılaşılan farklı karar problemlerini çözebilecektir. Öğrenci endüstri işletmelerinin planlanması ve yönetilmesi için tekli ve çoklu regrasyon modelleri kullanılarak geleceğe yönelik tahmin yürütme becerisini kazanacaktır. Öğrencinin problem çözme ve analitik düşünce becerileri gelişecektir. Öğrenci uygun bir istatistiksel paket program vasıtasıyla bilgisayar temelli analizleri tanıyacaktır. Örneklem Dağılımları, Nokta Tahmini, Güven aralıkları ve aralık tahmini, Hipotez Testi, Basit doğrusal regresyon ve korelasyon, Çoklu doğrusal regresyon, Tek faktörlü varyans analizi Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular 1 Tekrar: Örnekleme dağılımları/ Nokta ve aralık tahmini 2 Bir ve iki örnekli tahmin problemleri Ön Hazırlık [1] sayfalar 224-244 [1] sayfalar 253-276
3 Bir ve iki örnekli tahmin problemleri 4 Bir ve iki örnekli tahmin problemleri [1] sayfalar 253-276 [1] sayfalar 253-276 5 Bir ve iki örnekli hipotez testleri [1] sayfalar 283-344 6 Bir ve iki örnekli hipotez testleri [1] sayfalar 283-344 7 Bir ve iki örnekli hipotez testleri [1] sayfalar 283-344 8 Ara Sınav I 9 Basit Doğrusal Regresyon [1] sayfalar 401-440 10 Basit Doğrusal Regresyon [1] sayfalar 401-440 11 ANOVA ve uygulamaları [1] sayfalar 449-502 12 Çoklu Doğrusal Regresyon [1] sayfalar 449-502 13 Ara Sınav II 14 Deney Tasarımı [1] sayfalar 514-544 15 Endüstri mühendisliğinde istatistiksel karar verme teknikleri: Tahmin teknikleri, Kalite ve Simülasyon uygulamaları 16 Endüstri mühendisliğinde istatistiksel karar verme teknikleri: Tahmin teknikleri, Kalite ve Simülasyon uygulamaları Kaynaklar Ders Kitabı: Diğer Kaynaklar: 1. Montgomery, D.C., and Runger, G.C., Applied Statistics and Probability for Engineers, 5th Edition, John Wiley and Sons, 2011. 1. Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L. and Ye, K., Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Prentice Hall, 2007.
2. Milton, J.S. and Arnold, J.C., Introduction to Probability and Statistics: Principles and Applications for Engineering and the Computing Sciences, McGraw-Hill, 4th edition, 2002. 3. Ross, S. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Academic Press, 3rd edition, 2004. 4. Triola, M.F., Essentials of Statistics, Addison Wesley, 2nd edition, 2004. 5. Hines, W.W. and Montgomery, D.A., Probability and Statistics in Engineering and Management Science, John Wiley, 1990. 6. Navidi,W. Statistics for Engineers and Scientists, McGraw-Hill, 2008. 7. Mendenhall, W. and Sincich, T. Statistics for Engineering and the Sciences. Prentice Hall, 2007. Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması 1 10 Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 3 15 Sunum - - Projeler 1 15 Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 2 40
Genel Sınav/Final Juri 1 20 Toplam 8 100 Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 80 20 Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri X Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5 1 Matematik, fen bilimleri ve endüstri mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. 2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. 3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar, tasarımın niteliğine göre; ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi öğeleri içerirler.) 4 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. 5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. 6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. 7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi. 8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X X X
9 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci. 10 Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık. 11 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. 12 İnsan, malzeme, bilgi, teçhizat ve enerji içeren entegre sistemlerin tasarlanması, geliştirilmesi, uygulanması ve iyileştirilmesi konularında beceri. 13 Sistem entegrasyonunu sağlamaya yönelik uygun analitik ve deneysel yöntemler ile hesaplama yöntemleri konusunda bilgi. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj 16 3 48 Alan Çalışması 1 8 8 Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama 16 3 48 Projeler 1 15 15
Ödevler 3 6 18 Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 2 3 6 1 3 3 Toplam İş Yükü 146