ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, DOKTORA) | |||||
Doktora | TYYÇ: 8. Düzey | QF-EHEA: 3. Düzey | EQF-LLL: 8. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
EEE5022 | Uygulamalı İstatistik | Bahar | 3 | 0 | 3 | 9 |
Öğretim Dili: | İngilizce |
Dersin Türü: | Must Course |
Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
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. |
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. |
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. |
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 |
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 |
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 |
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 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği problemlerini belirlemek, ifade etmek ve çözmek için matematik, fen ve mühendislik konuları hakkında yeterli altyapıya ve bildiklerini uygulama yeteneğine sahip olmak | |
2) | Tasarım, uygulama ve etkin iletişim için elektrik ve elektronik mühendisliği çizimleri ve teknik sembolleri kullanmaya ek olarak uygun analiz ve modelleme teknikleri şeçip uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlamak, ifade etmek ve çözmek. | |
3) | Gerçekçi kısıtlar (tasarımın doğasına özgü olarak ekonomik, çevresel, sosyal, politik, sağlık ve emniyet, üretilebilirlik ve sürdürülebilirlik gibi konular olabilir) altında tanımlanmış ihtiyaçları karşılayacak bir sistem, bileşen ya da süreçin var olan tasarımını gerçekleştirmek ya da baştan tasarlamak için gerekli yetiye sahip olmak | |
4) | Elektrik ve elektronik mühendisliği yapabilmek ve yeni uygulamalara uyum gösterebilmek için gerekli yenilikçi ve güncel teknikler, beceriler, bilgi teknolojileri ve modern mühendislik araçlarını geliştirmek, seçmek, uyarlamak ve kullanmak | |
5) | Deney tasarlamak ve yapmanın yanı sıra gerekli veriyi toplamak, analiz etmek ve yorumlamak, ve bu bilgiyi tasarımı geliştirmek için kullanmak | |
6) | Bireysel olduğu kadar farklı disiplinlerden oluşan takımlar içinde diğerleriyle işbirliği yaparak çalışabilmek. | |
7) | Hem İngilizce hem de Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) olarak etkin bir şekilde iletişim kurabilmek | |
8) | Yaşam boyu ögrenmenin gerekliliğini fark etmek ve öğrenmeye devam etmenin yanı sıra teknolojik çevredeki değişimlere uyum sağlayabilmek | |
9) | Profesyonel ve etik sorumlulukların farkında olmaya ek olarak işçilerin sağlığının, çevre ve iş emniyetinin bilincinde olmak | |
10) | Proje, risk, idare gibi iş hayatı uygulamalarının yanı sıra girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir gelişim hakkında bilgi sahibi olmak | |
11) | Elektrik ve Elektronik mühendisliği çözümlerinin global, ekonomik, çevresel, yasal ve toplumsal içerikteki etkilerini anlamak için gerekli bilgiye sahip olmak |