Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
İstatistiksel Karar VermeEND375023200
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Endüstri Mühendisliği Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimEndüstri Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüSelçuk Çebi
Dersi Veren(ler)Selçuk Çebi
Asistan(lar)ıEsra İlbahar
Dersin AmacıÖğrenciye mühendislikte temel modelleme ve karar verme tekniklerini uygulayabilmek için gerekli olan, olasılık ve istatistik bilgilerini kullanabilme becerisi sağlar.
Dersin İçeriğiVeri 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
  • Groebner, D.F., Shannon, P.W., Fry, P.C., Smith, K.D., Business Statistics: A decision Making Approach, 7th edition, Prentice Hall, 2007.
  • Hair, JF, Black WC., Babin, BJ, Anderson, RE, Tatham RL, Multivariate Data Analysis, Pearson Prentice Hall, New Jersey2006
  • Özdamar, K, Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi, Kaan Kitabevi, 2002
  • Ajai S. Gaur, Sanjaya S. Gaur Statistical Methods for Practice and Research_ A Guide to Data Analysis Using SPSS, Response 2009
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci endüstri mühendisliğindeki temel istatistiksel problemleri çözer.
  2. Öğrenci verileri analiz etmek ve değerlendirebilmek için gerekli olan temel istatistiksel metotları uygulamalı olarak inceleyebilir.
  3. Öğrenci değişken verilerin bulunduğu ortamlarda sayısal veriler kullanarak mantıklı kararlar verebilme yetisi kazanır.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri türleri ve veri toplamaDers Notları Bölüm 1
2Grafik, şema ve tablolarDers Notları Bölüm 2
3Kabullerin değerlendirilmesiDers Notları Bölüm 3
4KorelasyonDers Notları Bölüm 4
5RegresyonDers Notları Bölüm 5
6Çoklu regresyonDers Notları Bölüm 5
7Çoklu regresyonda kabullerin sınanmasıDers Notları Bölüm 5
8Ara Sınav 1
9Ara SınavDers Notları Bölüm 6
10İkili lojistik regresyonDers Notları Bölüm 6
11Çoklu lojistik regresyon analiziDers Notları Bölüm 6
12Lojistik regresyon kabullerinin sınanmasıDers Notları Bölüm 6
13Konjoint analiziDers Notları Bölüm 7
14Konjoint analizi kabullerinin sınanmasıDers Notları Bölüm 7
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev520
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar140
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati132
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması132
Derse Özgü Staj
Ödev52
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok