MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
EEE5022	Uygulamalı İstatistik	Güz	3	0	3	9

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Doç. Dr. SAEID KARAMZADEH
Dersi Veren(ler):	Prof. Dr. SELİM ZAİM
Opsiyonel Program Bileşenleri:	yok..........
Dersin Amacı:	Bu ders istatistik temel konuları tanıtır ve endüstriyel, tıbbi, mali, enerji ve benzer türde çok büyük boyutlu veri kümeleri için uygulamalarını gerçekleştirerek anlamlı istatistiksel sonuçlar çıkarmayı uygular. Bu ders istatististiki yöntemler ve uygulamaları konusunda kayda değer bir arka planı olmayan lisansüstü öğrencileri içindir. Uygulamaları açık kaynak istatistiksel yazılım olan R üzerinde yapılacaktır. Bu programlama dilini kullanmak için temel bilgiler işlenecektir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. İstatistik temel terimlerini belirlemek.
II. İstatistikte kullanılan temel yöntemleri ve programlama araçlarını kullanmak ve değişik mühendislik alanlarına uygulama becerisi kazanmak.
III. Veri ve ilişkileri keşfetme yeteneği kazandırma.
IV. İstatistiki veri içeren sorunlar için hipotez testi gerçekleştirme yeteneği kazandırma.
V. İstatistiki veriler üzerinde istatistiksel çıkarsama yapma.

Dersin İçeriği

Konular şunlardır: R programlamaya giriş , Örnekleme, Veri Arama, İlişkileri keşfetmek, Olasılık, Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları, Tahmin, Hipotez Testleri, İstatistiksel Çıkarım, Çoklu Test Düzeltme, ANOVA, Kategorik Değişkenler analizi, regresyon analizi, Bayes Analizi, Sağkalım analizi, fazla temsil analizi, Meta analizi.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş
2)	R İstatistiksel programlamaya giriş
3)	Dönem projesi
4)	R ile veri keşfi
5)	İlişkileri özetleme ve görselleme
6)	Olasılık ve Rasgele Değişkenler
7)	Veri kümelerinde kestirim
8)	Değişik mühendislik uygulamaları için Hipotez Testleri
9)	Çeşitli alanlardaki büyük veri setleri üzerinden istatistiksel çıkarım
10)	ANOVA
11)	Kategorik Değişkenler Analizi
12)	Regresyon ve Bayes Analizi
13)	Sağkalım analizi
14)	Fazla temsil analizi

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Principles of Applied Statistics (Paperback), by D. R. Cox, Christl A. Donnelly 2011 ISBN-10: 1107644453 \| ISBN-13: 978-1107644458
Diğer Kaynaklar:	Introductory Statistics with R Peter Dalgaard 2011 ISBN 978-0-387-79053-4

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Projeler	1	% 30
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 30
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 70
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	İş Yükü
Ders Saati	14	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	42
Proje	1	30
Ara Sınavlar	1	40
Final	1	50
Toplam İş Yükü		204

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik, Fen Bilimleri ve Mekatronik Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir.
2)	Karmaşık Mekatronik Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.
3)	Karmaşık mekatronik sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.
4)	Mekatronik Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.
5)	Karmaşık Mekatronik Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için nümerik veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.
6)	Mekatronik Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır.
7)	İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde Ingilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanir; 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 bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur.
9)	Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Mekatronik Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir.
10)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir.
11)	Mekatronik Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Mekatronik mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.