AKTS - Olasılık ve İstatistik II
Olasılık ve İstatistik II (IE202) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Olasılık ve İstatistik II | IE202 | 4. Dönem | 3 | 1 | 0 | 3 | 6.5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| IE201 |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Zorunlu Bölüm Dersleri |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Tartışma, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme, Takım/Grup Çalışması, Proje Tasarımı/Yönetimi. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Öğrencilerin temel olasılık ve istatistik bilgilerini geliştirmek, Endüstri Mühendisliği alanındaki istatistiksel modelleme ve karar tekniklerini kullandırabilmek. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Mühendislik sistemlerinin/süreçlerinin hipotez testi ve istatistiksel karşılaştırılması, basit ve çoklu regresyon ile korelasyon, stokastik süreçlerin ve zaman serilerinin temel kavramları, istatistiksel tahmin ve güven aralıkları, istatistiksel kalite kontrol ve süreç yeterliliği, varyans analizi, mühendislik deneylerinin tasarımı ve analizi, istatistik, yapay zeka ve veriye dayalı mühendislik arasındaki temel etkileşimler, bütünleşik mühendislik vaka çalışmaları |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Hipotez Testi | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 9 – Tests of Hypotheses for a Single Sample |
| 2 | Mühendislik Sistemlerinin/Süreçlerinin Karşılaştırılması | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 10 – Statistical Inference for Two Samples |
| 3 | Regresyon Modelleri | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 11 – Simple Linear Regression and Correlation; Ch. 12 – Multiple Linear Regression; James et al., Ch. 3 – Linear Regression |
| 4 | Mühendislikte Zamana Dayalı Stokastik Modeller | Russell & Norvig, Ch. 14 – Probabilistic Reasoning over Time; Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 2–4 – Probability and Probability Distributions |
| 5 | İstatistikten Yapay Zekaya ve Veriye Dayalı Mühendisliğe: Temel Etkileşimler | James et al., Ch. 2 – Statistical Learning; Ch. 3 – Linear Regression; Russell & Norvig, Ch. 1 – Introduction |
| 6 | Mühendislikte Karar Verme İçin İstatistiksel Tahmin | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 4 – Decision Making for a Single Sample; Secs. 4-1–4-2, 4-4–4-8 |
| 7 | İstatistiksel Tahminin Kalite Kontrolündeki Rolü | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 8 – Statistical Process Control; Secs. 8-1–8-5 |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Birden Fazla Mühendislik Sisteminin/Sürecinin Karşılaştırılması | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 5 – Decision Making for Two Samples; Sec. 5-8 – What if We Have More than Two Samples? |
| 10 | Süreç İyileştirme İçin Mühendislik Deneylerinin Tasarımı | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 7 – Design of Engineering Experiments; Secs. 7-1–7-3 |
| 11 | Mühendislik Verileri ve İstatistiksel Tahmin Üzerine Bir Vaka Örneği | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 4 – Decision Making for a Single Sample; Ex. 4-5 – Rocket Propellant Burning Rate |
| 12 | İstatistiksel Kalite İyileştirme Üzerine Bir Vaka Örneği Veri Odaklı Mühendislik Üzerine Bütünleşik Bir Vaka Örneği | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 8 – Statistical Process Control; Ex. 8-1 – Jet Aircraft Engine Vane Opening; Ex. 8-3 – Electrical Current Process Capability James et al., Ch. 2 – Statistical Learning; Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 6 – Building Empirical Models; Ex. 6-1 – Salt Concentration and Roadway Area |
| 13 | Güvenilirlik Mühendisliği Üzerine Bir Vaka Örneği | Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 3 – Random Variables and Probability Distributions; Ex. 3-13 -3-16 |
| 14 | Mühendislik Deneyleri Üzerine Bir Vaka Örneği | James et al., Ch. 2 – Statistical Learning; Montgomery, Runger & Hubele, Ch. 6 – Building Empirical Models; Ex. 6-1 – Salt Concentration and Roadway Area |
| 15 | Tekrar | |
| 16 | Final Sınavı |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Montgomery, D.C., and Runger, G.C., Applied Statistics and Probability for Engineers, 5th Edition, John Wiley and Sons, 2011. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. James, Witten, Hastie & Tibshirani - An Introduction to Statistical Learning, 2nd Edition, 2023. |
| 3. Russell & Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, 2022. |
Değerlendirme Sistemi
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 3 | 10 |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 20 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 30 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
| Toplam | 6 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi edinir ve bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi kazanır. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi ve bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanır. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi kazanır. | |||||
| 4 | Endüstri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi kazanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi kazanır. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi ve bireysel çalışma becerisi kazanır. | |||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi, etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık edinir ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanır. | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve endüstri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi kazanır. | |||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi kazanır ve girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık, sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi kazanır. | |||||
| 11 | Endüstri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi edinir. Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
| 12 | İnsan, malzeme, bilgi, teçhizat ve enerji içeren entegre sistemlerin tasarlanması, geliştirilmesi, uygulanması ve iyileştirilmesi konularında beceri kazanır. | |||||
| 13 | Sistem entegrasyonunu sağlamaya yönelik uygun analitik ve deneysel yöntemler ile hesaplama yöntemleri konusunda bilgi edinir. | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | 14 | 2 | 28 |
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 1 | 15 | 15 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | 3 | 6 | 18 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 12 | 12 |
| Toplam İş Yükü | 163 | ||