Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Lisans - Teknoloji Fakültesi - Mekatronik Mühendisliği

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
Mekatronik Mühendisliği - 2014 IST3045 Mühendisler için İstatistik Zorunlu 5 3,00 2 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Bu dersin amacı; Öğrencilere kendi mühendislik alanlarında yararlanacakları olasılık ve istatistik kavramlarını ve bunların matematik prensiplerini öğretmektir. Böylece bu ders sonunda öğrencilerin, deneysel çalışmalarının planlanması ve değerlendirmesini yapabilecek bilgi birikimine sahip olmaları hedeflenmiştir.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Tanımlayıcı Örnek İstatistikleri (Yer Gösteren Ölçüler, Yaygınlık Ölçüleri), Olasılık ve Olasılık Kavramları, Rastlantısal Değişken, Süreksiz ve Sürekli Dağılımlar(Bernoulli, Binom, Hipergeometrik,Normal, poisson vs), Örnekleme ve Örnekleme Dağılımları (Nokta ve Aralık Tahmini,Örnek Ort. Dağ,vs), Hipotez Testleri(Sıfır Hipotezi ve Alternatif Hipotez Kavramları, Tek ve Çift Taraflı Hipotez Testleri,Birinci ve İkinci Tip Hata), Regresyon ve Korelasyon, Varyans analizleri, üretim, mühendislik tasarımı, araştırma ve geliştirme

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Bir yarıyılda bir yazılı ara sınav ve bir yazılı yarıyıl sonu sınavı yapılmaktadır. Ayrıca verilen ödev çalışmaları öğrencinin geçme notuna katkı sağlamaktadır.

Staj Durumu

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Applied Statistics for Engineers and Scientists, by D. M. Levine, P. P. Ramsey and R. K. Smidt, Prentice Hall, 2001. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (6th Edition), by J. L. Duxbury, Addison Wesley, 2004. Business Statistics a First Course (3rd Edition), by D. M. Levine, T. C. Krehbiel and M. L. Berenson, Prentice Hall, 2002. Probability & Statistics for Engineers & Scientists (8th Edition), by R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers and K. Ye, Pearson Prentice Hall, 2007. Introduction to Probability and Statistics (4th Edition), by J. S. Milton, J. C. Arnold, McGraw-Hill, 2003.

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Öğrencilere kendi mühendislik alanlarındaki olasılık ve istatistik kavramlarını ve bunların matematik prensiplerini öğrenir.
  • Ders sonunda öğrenciler, deneysel çalışmalarının planlanması ve değerlendirmesini yapabilecek bilgi birikimine sahip olurlar.
  • Ders sonunda öğrenciler Örnekleme ve Örnekleme Dağılımlar ve Rastlantısal Değişkenler konularında bilgi edinir ve bunları gerçek hayat verisi üzerinde deneme imkanına sahip olurlar.
  • Ders sonunda öğrenciler Hipotez Testleri konusunda bilgi edinir ve bunları gerçek hayat verisi üzerinde deneme imkanına sahip olurlar.
  • Ders sonunda öğrenciler Regresyon ve Korelasyon, Varyans analizleri konularında bilgi edinir ve bunları gerçek hayat verisi üzerinde deneme imkanına sahip olurlar.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 İstatistik Temel Kavramlarına Giriş
2 Veri Düzenlenmesi ve Analizi
3 Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri
4 Merkezi Eğilim Ölçüleri (Devam)
5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri
6 Olasılık Teorisi, Permutasyonlar ve Kombinasyonlar
7 Olasılığa Giriş, Bazı Olasılık Kuralları
8 Ara Sınav Haftası
9 Rassal Değişkenler ve Dağılımları
10 Rassal Değişkenler ve Dağılımları (Devam)
11 Rassal Değişkenler ve Dağılımları (Devam)
12 Rassal Değişkenler ve Dağılımları (Devam)
13 İki Boyutlu Rassal Değişkenler
14 Regresyon ve Korelasyon, üretim, mühendislik tasarımı,araştırma geliştirme
15 Varyans analizleri, üretim, mühendislik tasarımı,araştırma geliştirme
16 Ders çalışma haftası
17 Final sınavı