Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Lisans - Mühendislik Fakültesi - Endüstri Mühendisliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
2015 -Endüstri Mühendisliği (İngilizce) - Anadal IE2151 Probability for Industrial Engineers Zorunlu 3 11,00 3 2

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Dersin amacı olasılık ve tanımlayıcı istatistiğin temel teorisi ve pratiğine kapsamlı bir giriş sağlamaktır. Böylece iş hayatı ve akademik çalışmalar için öğrencilerin iş yapısı anlayışı, analizi ve modellemesi yeteneklerinin geliştirilmesi hedeflenmektedir. Dersin endüstri mühendisliği öğrencilerine mühendislik kariyerlerinde yararlı olması planlanmıştır.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Giriş ve Veri Toplama Veriyi Tablo ve Grafiklerle Gösterme Sayısal Tanımlayıcı Ölçüler Sayısal Tanımlayıcı Ölçüler (devamı) Temel Olasılık Temel Olasılık (devamı) Olasılık Dağılımları MGF (Moment Üretme Fonksiyonu), Beklenen Değerler, Varyans Birleşik Dağılımlar Vaka Analizi Sunumları Olasılık Dağılımları (devamı) (kesikli) Olasılık Dağılımları (devamı) (sürekli) Örnekleme Dağılımları ve Güven Aralığı Tahmini (devam)

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Ders Notları, Powerpoint Sunumları, Ödevler, Vaka Analizi

Staj Durumu

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1 TEXTBOOK: Jay L. Devore, Probability and Statistics for Engineering and the Sciences Fifth Edition, Duxbury, 2000. 2 David M. Levine, Patricia P. Ramsey Robert K. Smidt "Applied Statistics for Engineers and Scientist" 3 Richard A. Johnson "Probability and Statistics for Engineers" 4. Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers Sharon L. Myers, Keying Ye "Probability and Startistics for Engineers and Scientists" 5. William Mendenhall, Terry Sincich "Statistics for Engineering and the Science"

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Alan araştırması, problem çözme, karar verme vs. için ham veri, bilgi veya bilimsel veri toplama, daha sonra toplanan veriyi düzenleme (1)
  • Sayısal ve kategorik veriyi sıralamak ve çeşitli görselleştirme teknikleri vasıtası ile grafik çizmek (1)
  • Bir veri setini merkezi eğilim ve değişkenlik ölçümlerini hesaplayarak tanımlamak (1) Veri setinin özelliklerini araştırmak (1)
  • Olasılık teoremi ve dağılımların temel konseptleri ve kurallarını kullanarak endüstriyel olayların / oluşların / vakaların yapısını analiz etme (2,3,4, 5)
  • Modelleme ve benzetim için kesikli ve sürekli tesadüfi sistemlerin dağılımını belirleme (3,4)
  • İş hayatı problemleri ve endüstriyel etkinliklerdeki belirsizliği ölçme (2,3,4,5)
  • Spesifik bir problem ya da araştırmalar için veri toplamada en uygun örnekleme metodunu seçme (5)
  • Bir araştırma çalışmasındaki ilgili popülasyonun bilinmeyen parametreleri için güven aralıklarını tahmin etme (5,6,7)
  • Veriyi tanımlamak ve göstermek için basit bir yazılım paketi kullanma (1,2,3,4,5)
  • Karar vermede istatistiksel düşünme ve özetleme yeteneklerini geliştirme (1,2,3,4,5)

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Giriş ve Veri Toplama
2 Veriyi Tablo ve Grafiklerle Gösterme
3 Sayısal Tanımlayıcı Ölçüler
4 Sayısal Tanımlayıcı Ölçüler (devamı)
5 Temel Olasılık
6 Temel Olasılık (devamı)
7 Olasılık Dağılımları
8 Arasınav I
9 MGF (Moment Üretme Fonksiyonu), Beklenen Değerler, Varyans
10 Birleşik Dağılımlar
11 Vaka Analizi Sunumları
12 Arasınav II
13 Olasılık Dağılımları (devamı) (kesikli)
14 Olasılık Dağılımları (devamı) (sürekli)
15 Örnekleme Dağılımları ve Güven Aralığı Tahmini (devam)
16 Final Sınavı Çalışması
17 Final Sınavı

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 20 5 100
Ödev ve Hazırlığı 10 3 30
Sunum ve Hazırlığı 5 3 15
Arasınav ve Hazırlığı 3 20 60
Final ve Hazırlığı 3 25 75

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5
ÖÇ6
ÖÇ7
ÖÇ8
ÖÇ9
ÖÇ10