Ders Kodu Yarıyıl T+U+L Saat Haftalık Ders Saati AKTS
İstatistik IST 1012016 - 2017T : 2+U : 023.0

T : Teori, U : Uygulama, L : Laboratuvar, AKTS : Avrupa Kredi Transfer Sistemi

Ön Koşul DersleriÖn koşul dersi yoktur.
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüProf. Dr. İbrahim GÜNEY
Dersi VerenlerProf. Dr. İbrahim GÜNEY
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Temel kavramlar ve olasılık kuralları, Rasgele değişkenler, beklenti ve varyans, kovaryans, iki değişkenli marjinal ve koşullu dağılımlar. Büyük sayılar kanunu ve merkezi limit teoremleri. Örnekleme ve tanımlayıcı istatistikler, tahmin teorisi giriş, maksimum yöntemleri
Dersin İçeriğiTemel kavramlar ve olasılık kuralları, Rasgele değişkenler, beklenti ve varyans, kovaryans, iki değişkenli marjinal ve koşullu dağılımlar. Büyük sayılar kanunu ve merkezi limit teoremleri. Örnekleme ve tanımlayıcı istatistikler, tahmin teorisi giriş, maksimum yöntemleri
Sıra No Dersin Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
ÖÇ1Verileri sınıflandırabilir İstatistik ve olasılık kavramları bilir uygular Verilere regresyon modeli uygulamayı bilir Parametrik ve parametrik olmayan testleri uygular1, 2, 4, 5, 15A
Öğretim Yöntemleri:1:Anlatım, 2:Soru-Cevap, 4:Alıştırma ve Uygulama, 5:Gösterim, 15:Problem Çözme
Ölçme Yöntemleri:A:Sınav (Yazılı Sınav / Test: Doğru-Yanlış Testi, Çoktan Seçmeli Testi, Kısa Cevaplı Test, Eşleştirmeli Test)
Sıra No Konular Ön Hazırlık
1. HaftaOlasılık ve İstatistiğe Giriş, Temel kavramlar Dosyalar
2. HaftaMerkezi Eğilim Ölçüleri (Aritmetik, kareli, geometrik ve harmonik ortalamalar)
3. HaftaRasgele değişkenler
4. HaftaOlasılık teorisi
5. HaftaÖrnekleme ve tahmin yöntemleri
6. HaftaHipotez testleri
7. HaftaParametrik testler I ve II ve aralık tahmini
8. HaftaAra SınavAra Sınav
9. HaftaVaryans Analizi
10. HaftaRegresyon Analizi: Korelasyon analizi, pearson ve spearman korelasyon katsayıları
11. HaftaRegresyon Analizi: lineer modelin kurulması, parametre tahminleri, Modelin sınanması, Belirlilik katsayısı
12. HaftaParametrik olmayan testler I: Ki-kare dağılımı ve testi; ki-kare uygunluk ve bağımsızlık testi, ki-kare homojenlik testi
13. HaftaParametrik olmayan testler II : t testi yerine kullanılan testler; İşaret test, Wilcoxon sıra testi, Mann Whitney U testi
14. HaftaParametrik olmayan testler III: Varyans analizi yerine kullanılan testler; Kruskal- Wallis H testi, Friedman testi, Qochran testi
15. HaftaGenel Tekrar
16. HaftaFinal SınavıFinal Sınavı
Kaynaklar
Ders NotuNewbold P.,(tercüme:Ünit Şenesen), İşletme ve İktisat İçin İstatistik, Literatür Yayınları, 2000
Diğer Kaynaklar
Sıra No Program Öğrenme Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
PÇ1Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanarak karmaşık Gıda Mühendisliği problemlerini modelleyebilme ve çözebilme becerisi.X
PÇ2Karmaşık Gıda Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ile modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi.X
PÇ3Gıda Mühendisliği alanında karmaşık bir sistemi, sistem bileşenini süreci ya da ürünü analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama ve bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.X
PÇ4Gıda Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemler için modern yöntemleri ve bilişim teknolojilerini seçme ve etkin bir şekilde kullanma becerisi.X
PÇ5Gıda Mühendisliğindeki karmaşık problemlerin ve araştırma konularının incelenmesi amacıyla bir deneyi tasarlama, yapma, verilerini toplama ve sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi.X
PÇ6Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışma ve sorumluluk alma becerisi.X
PÇ7Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, etkin rapor yazma ve anlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.X
PÇ8Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincinde olma; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi,X
PÇ9Mesleki ve etik sorumluluk bilinci; etik olma ve etik ilkelerine uygun davranma becerisi.X
PÇ10İş hayatında, proje yönetimi, risk yönetimi gibi konularda bilgi sahibi olma; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilirlik konuları hakkında farkındalık.X
PÇ11Gıda Mühendisliği uygulamalarının, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği gibi konuların evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri hakkında bilgi; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.X

Katkı Düzeyi: 1. Çok Düşük 2. Düşük 3. Orta 4. Yüksek 5. Çok Yüksek

Sıra No Yarıyıl İçi Çalışmaları Katkı Yüzdesi
1Ara Sınav 140
2Final60
Toplam100
Sıra No Etkinlik Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
1Ders Süresi (Sınav Haftası Dahildir)14.002.0028.0000
2Sınıf Dışı ders Çalışma Süresi14.002.0028.0000
3Ara Sınav1.008.008.0000
4Kısa Sınav0.000.000.0000
5Ödev0.000.000.0000
6Uygulama0.000.000.0000
7Final1.0012.0012.0000
Toplam İş Yükü76
Toplam İş Yükü / 25 (s)76 / 25
Dersin AKTS Kredisi3

"Kent İçinde Bir Kampüs Üniversitesi"