Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Dersin amacı endüstri mühendisliği öğrencilerine daha ileri derslerde ve mühendislik kariyerlerinde ihtiyaç duyulacak istatistiksel teori ve uygulamaları öğretmektir. İlave olarak, öğrencilerin kantitatif ve kalitatif analizler, istatistiksel düşünme, karar verme, yorumlama ve toplanan bir veri setinden sonuç çıkarmadaki yeteneklerini geliştirmektir.

-

Örnekleme Dağılımları Nokta Tahmini Ortalama ve Oran için Güven Aralığı Tahmini Varyans için Güven Aralığı Tahmini & Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi Hipotez Testinin Esasları: Tek örnek testleri Hipotez Testinin Esasları: Tek örnek testleri İki veya Daha Fazla Örnekten Alınan Sayısal Veri için Hipotez Testi İki veya Daha Fazla Örnekten Alınan Sayısal Veri için Hipotez Testi İki veya Daha Fazla Örnekten Alınan Kategorik Veri için Hipotez Testi Parametrik Olmayan İstatistik Örnek Çalışma Sunumu Korelasyon Analizi & Regresyon Analizi Regresyon Analizi

Ders notları, Powerpoint Sunumları, Görevler, Örnek Çalışma

Yok

İngilizce

1.DERS KİTABI: 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.Milton and Arnold, Introduction to Probability and Statistics Principles and Applications for Engineering and the Computing Sciences Fourth Edition, McGraw Hill, 2003. 4.Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers Sharon L. Myers, Keying Ye "Probability and Startistics for Engineers and Scientists" 5..Levine, Krehbiel and Berenson, Business Statistics A First Course Third Edition, Prentice Hall, 2002.

-

• Hipotez testi kullanarak prosesler, görevler, ekonomik ve iş çevrimleri üzerindeki belirsizlik hakkında bazı yorumlara varmak (6,7,8,9)
• Çeşitli faktörler ve olaylar arasındaki ilişkileri analiz etmek amacıyla basit veya çoklu doğrusal regresyon modelleri geliştirmek (12,13)
• Bir işletme veya sektörün aktivitelerini etkileyen bazı kritik faktörler üzerindeki kısa veya orta vadeli davranışsal değişimleri öngörmek, interpolasyon yapmak veya tahmin yürütmek (12, 13)
• Saha araştırmaları, deneysel çalışmalar, iş faaliyetleri üzerindeki çeşitli ölçümler, gözlemler veya belirli bir konu hakkındaki kişisel görüşmelerden elde edilen bulguların ve sonuçların genelleştirilmesi (6,7,8,9,12,13)
• Veriyi analiz etmek için çeşitli istatistikler yazılım paketlerinin kullanılması (6,7,8,9,12,13 )
• Karar verme, tahmin ve modellemedeki istatistiksel düşünme ve özetleme becerilerinin geliştirilmesi (6,7,8,9, 12,13)
• İlgilenilen ortalama, oran, standart sapma ve varyans gibi bilinmeyen popülasyon parametreleri için güven aralıkları tahmin etmek (6,7)
• Ortalama, oran ve varyans için tek örnek üzerinden çeşitli hipotez testi prosedürlerini uygulamak (8)
• Birbirleri arasındaki sapma ve benzerlikleri test edip saptayarak iki yada daha fazla popülasyonun parametreleri hakkında çıkarsama yapmak (8,9,14,15)
• Kalite iyileştirme tekniklerinin ve araçlarının uygulanması (6,7,8,9,12,13)