| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İstatistiksel Karar Verme | END3752 | 2 | 3 | 2 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | END2202 Olasılık |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Endüstri Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Selçuk Çebi |
| Dersi Veren(ler) | Coşkun ÖZKAN |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Öğrenciye mühendislikte temel modelleme ve karar verme tekniklerini uygulayabilmek için gerekli olan, olasılık ve istatistik bilgilerini kullanabilme becerisi sağlar. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Veri toplama, grafik, şema ve tablolar, lineer regresyon ve korelasyon, model kurma ve çoklu regresyon analizi, lojistik regresyon, konjoint analiz, ilgili modellemelerde kullanılan varsayımların sınanması. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenci endüstri mühendisliğindeki temel istatistiksel problemleri çözer.
- Öğrenci verileri analiz etmek ve değerlendirebilmek için gerekli olan temel istatistiksel metotları uygulamalı olarak inceleyebilir.
- Öğrenci değişken verilerin bulunduğu ortamlarda sayısal veriler kullanarak mantıklı kararlar verebilme yetisi kazanır.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri toplama | Ders Notları Bölüm 1 |
| 2 | Grafik, şema ve tablolar | Ders Notları Bölüm 2 |
| 3 | Kabullerin değerlendirilmesi | Ders Notları Bölüm 3 |
| 4 | Korelasyon | Ders Notları Bölüm 4 |
| 5 | Regresyon | Ders Notları Bölüm 5 |
| 6 | Çoklu regresyon | Ders Notları Bölüm 5 |
| 7 | Çoklu regresyonda kabullerin sınanması | Ders Notları Bölüm 5 |
| 8 | 1. Ara sınav | |
| 9 | Lojistik regresyon | Ders Notları Bölüm 6 |
| 10 | İkili lojistik regresyon | Ders Notları Bölüm 6 |
| 11 | Çoklu lojistik regresyon analizi | Ders Notları Bölüm 6 |
| 12 | Lojistik regresyon kabullerinin sınanması | Ders Notları Bölüm 6 |
| 13 | Lojistik regresyon uygulamaları - 2. Ara sınav | Ders Notları Bölüm 6 |
| 14 | Konjoint analizi | Ders Notları Bölüm 7 |
| 15 | Konjoint analizinde kabullerin sınanması | Ders Notları Bölüm 7 |
| 16 | Yıl sonu sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 2 | 40 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 16 | 2 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 10 | 1 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 5 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 2 | 8 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
