| 1 |
Dersin Adı: |
İSTATİSTİK |
| 2 |
Dersin Kodu: |
MAK2037 |
| 3 |
Dersin Türü: |
Zorunlu |
| 4 |
Dersin Seviyesi: |
Lisans |
| 5 |
Dersin Verildiği Yıl: |
2 |
| 6 |
Dersin Verildiği Yarıyıl: |
3 |
| 7 |
Dersin AKTS Kredisi: |
3 |
| 8 |
Teorik Ders Saati (saat/hafta): |
2 |
| 9 |
Uygulama Ders Saati (saat/hafta): |
0 |
| 10 |
Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): |
0 |
| 11 |
Dersin Önkoşulu |
|
| 12 |
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
Yok |
| 13 |
Dersin Dili: |
Türkçe |
| 14 |
Dersin Veriliş Şekli |
Yüz yüze |
| 15 |
Dersin Koordinatörü: |
Prof. Dr. MUHSİN KILIÇ |
| 16 |
Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları: |
|
| 17 |
Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: |
mkilic@uludag.edu.tr |
| 18 |
Dersin Web Adresi: |
|
| 19 |
Dersin Amacı |
Öğrencilerin makine mühendisliği kapsamındaki test ve ölçümlerde veri toplama, analiz ve yorumlamada olasılık ve istatistik bilimi temellerini ve yöntemlerini öğrenerek kullanabilme becerisinin kazandırılması.
|
| 20 |
Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: |
Verileri grafik yöntemler ile görselleştirerek sunabilir;
Verileri çeşitli istatistiki parametreler yardımıyla sayısal olarak sıralayabilir,
Olasılığın temel kavramlarını bilir.
Verilen veriler için eğri uydurma tekniklerini kullanır.
Veri toplamada örnekleme türü ve tekniklerini bilir.
Populasyon ortalaması ve örnek oranlarını tahmin edebilir.
Test hipotez yöntemlerini kullanabilir.
|
| Hafta |
Teori |
Uygulama |
| 1 |
Değişken, örnek, popülasyon gibi istatistiksel genel kavramların tanımlanması
Değişkenlerin sınıflandırılması
Nicel değişkenlerin grafiksel gösterimi ve grafiklerin yorumlanması
Bağıl frekans histogramları
|
|
| 2 |
Aritmetik ortalama, medyan, mod gibi merkezin ölçüldüğü sayısal parametrelerin tanımlanması ve parametreler karşılaştırılarak dağılımların yorumlanması
Varyans, standart sapma gibi dağılımın değişkenliğini berlirten sayısal parametrelerin tanımlanması
Kutu gösterimi yöntemi
|
|
| 3 |
Korelasyon katsayısının tanımlanması ile değişkenler arasındaki ilişkinin yönünün şeklinin ve doğrultusunun belirlenmesi
Doğrusal eğri uydurma (regresyon) yönteminin tanıtılması
|
|
| 4 |
Olasılığın temel kavramlarının tanıtılması
Olasılıkların hesaplanmasında sayma kuralı ve çarpım kuralının kullanımı
Permütasyon ve kombinasyon
Şartlı olasılık, toplam olasılık ve Bayes kanunları
|
|
| 5 |
Binom olasılık dağılımları
Poisson rastgele değişkeni
Hipergeometrik olasılık dağılımı
|
|
| 6 |
Standart normal dağılımları ve Z tablosundan olasılıkların okunması
Binom dağılımına normal dağılım yaklaşımı
|
|
| 7 |
Örnek soru çözümü |
|
| 8 |
Örnek soru çözümü |
|
| 9 |
Merkez limit teoremi
Örnek ortalaması için olasılıkların hesaplanması
Normal dağılım ve binom dağılımı için istatistiksel süreç kontrolü
|
|
| 10 |
Popülasyon ortalamasının güven aralığı yöntemi ile kestirimi
Binom dağılımı başarı oranının güven aralığı yöntemi ile kestirimi
İki ortalama arasındaki farkın güven aralığı yöntemi ile kestirimi
İki başarı oranı arasındaki farkın güven aralığı yöntemi ile kestirimi
|
|
| 11 |
Büyük örnek (n>30) hipotez test yöntemi
Tek yönlü ve çift yönlü hipotez testleri
Test istatistiği yönteminde hata tipleri
|
|
| 12 |
İki ortalama arasındaki farkın büyük örnek hipotez testi
Binom olasılık dağılımlarında hipotez testi
İki başarı oranı arasındaki farkın büyük örnek hipotez testi
|
|
| 13 |
Küçük örnek (n<30) hipotez test yöntemi
T dağılımının tamamlanması ve olasılıkların t tablosundan okunması
Küçük örnek hipotez testi ile popülasyon ortalamasının tahmini
Küçük örnek hipotez testi ile iki popülasyon ortalaması arasındaki farkın tahmini
Eşlenmiş fark testleri
|
|
| 14 |
Örnek soru çözümü |
|
| 23 |
Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: |
1. Olasılık ve istatistiğe giriş ders notları, çözümlü soruları ve slaytları, Prof. Dr. Muhsin Kılıç.
2. Statistics, 3rd Ed., M.R. Spiegel, l.j. Stephens. Schaums Outline Series Mc Graw-Hill, New York, 1999.
3. Uygulamalı İstatistik, S. Özer, Filiz Kitapevi, İstanbul 1996.
4. Introduction to Probability and Statistics, 3rd Ed., Wadsworth, California, 1971.
|
| 24 |
Değerlendirme |
|
