ÇEVRE 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
INE2002	Mühendisler için İstatistik	Bahar	3	2	4	7

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Must Course
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Prof. Dr. SABRİ TANKUT ATAN
Dersi Veren(ler):	Prof. Dr. SELİM ZAİM Dr. Öğr. Üyesi ETHEM ÇANAKOĞLU Prof. Dr. CENGİZ KAHRAMAN Arş.Gör. ESRA ADIYEKE
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Bu ders, mühendislik istatistiğinin temelleri olan rassal örnekleme, data analizi, örneklem dağılım teorisi, tahmin yapma, güven aralıkları, hipotez testleri, regresyon ve korelasyon analizleri konularını öğrencilere vermek üzere tasarlanmıştır. Derste istatistiğe özgü yazılım paketleriyle uygulamalar da yapılır. Derste kullanılan öğretim yöntem ve teknikleri şu şekildedir: proje, teknoloji destekli öğrenme, bireysel çalışma, grup çalışması, anlatım, okuma, uygulama, problem çözme, tartışma.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. Rassal örnekleme ve populasyon kavramını anlar, örneklem ortalaması ve örneklem varyansını değerlendirir, görsel veri araçlarını kurar ve yorumlar.
II. İstatistiksel çıkarım, nokta tahmini ve aralık tahmini açıklar. Merkez limit teoremi kullanarak örneklem ortalamasının örnekleme dağılımını belirler.Nokta tahmincilerinin dağılımını belirler. Bir örneklem için güven aralıkları oluşturur.
III. Hipotez testini, hata tiplerini bilir ve hipotez testleri oluşturur ve sonuçlarını yorumlar.
IV. İki örneklemi karşılaştırmak için güven aralıkları ve hipotez testleri oluşturur ve sonuçlarını yorumlar.
V. Basit doğrusal regresyon modelleri kurar ve sonuçlarını analiz eder.
VI. Tek ve çift yönlü ANOVA analizi yapabilir.
VII. Parametrik olmayan değişik testleri uygulayabilir.

Dersin İçeriği

Populasyon ve örneklem, örneklem ortalaması ve varyansı, gövde ve yaprak diyagramı, histogram, kutu grafiği, normal olasılık grafiği, örneklem dağılımları, parametrelerin nokta tahmini, bir örneklem için istatistiksel aralıklar ve hipotez testleri, iki örneklemi karşılaştırmak için istatistiksel aralıklar ve hipotez testleri, doğrusal regresyon. ANOVA. Parametrik olmayan testler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	İstatistiğe giriş.
2)	Populasyon ve örneklem, örneklem ortalaması ve varyansı
3)	Gövde ve yaprak diyagramı, histogram, kutu grafiği, normal olasılık grafiği
4)	Örneklem dağılımları ve parametrelerin nokta tahmini
5)	Örneklem dağılımları ve parametrelerin nokta tahmini
6)	Bir örneklem için istatistiksel aralıklar
7)	Bir örneklem için istatistiksel aralıklar
8)	Bir örneklem için hipotez testleri
9)	Arasınav
10)	İki örneklem için istatistiksel çıkarım
11)	İki örneklem için istatistiksel çıkarım
12)	Basit doğrusal regression
13)	Basit doğrusal regresyon
14)	Nonparametric testler

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Allan G. Bluman, Elementary Statistics, McGraw Hill, Most recent edition.
Diğer Kaynaklar:	• Douglas C. Montgomery and George C. Runger. Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley & Sons, 7th Edition. • Ross, S. M. (2017). Introductory Statistics. Academic Press, 4th Edition. • Ross, S. M. (2014). Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Academic Press. 5th Edition.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	12	% 20
Projeler	1	% 20
Ara Sınavlar	1	% 20
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Laboratuvar	14	1	14
Uygulama	14	1	14
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Proje	1	20	20
Ara Sınavlar	1	15	15
Final	1	30	30
Toplam İş Yükü			177

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)	Çevre Mühendisliği disiplini tarafından küresel, sosyal ve çevresel konularda sunulan çözüm önerilerinin çevresel etkilerini anlamak ve çok yönlü değerlendirmek için gereken kapsamlı eğitim ve bilgi birikimini oluşturmak.
2)	Çevre Mühendisliği'nin ilgi alanlarına giren mühendislik problemlerinin çözümü, modern mühendislik teknikleri, yetenekleri ve araçları ile biyoloji, kimya, fizik, matematik, istatistik temel kavramlarını birleştirerek çevresel sistemleri değerlendirebilmek.
3)	Belirlenmiş performans, maliyet, zaman, güvenlik ve kalite gereklilikleri ile birlikte hedefleri karşılamak üzere gerek mühendislik yaklaşımıyla çözümlenen sistemlerin gerekse doğal sistemlerin, özellikle planlama, bütüncül tasarım, uygulama ve işletme adımlarını da kapsayacak şekilde, Çevre Mühendisliği'ne dair sorunlarını tespit edebilmek, ve bu sorunlara çözüm üretebilmek.
4)	Hava, su ve toprak sistemlerini analiz etmek üzere çalışmalar kurgulamak ve gerçekleştirmek, bu çalışmalar sonucunda ortaya çıkan verileri kullanarak çevre sağlığı üzerindeki etkileri belirleyebilmek.
5)	Teknik konuları sözlü ve yazılı makale/raporlarla ifade edebilmek, önerilen çözümleri gerektiğinde teknik çizimlerle detaylı olarak anlatabilmek.
6)	Modern araştırma teknik ve yöntemlerinin öğrenilerek gerekli bilgilere veritabanları, kütüphaneler ve diğer kaynakları kullanarak ulaşabilmek.
7)	Avrupa İleri Düzey Bilgisayar Kullanım Lisans programı düzeyinde bilgisayar kullanabilmek, bu becerinin Çevre Mühendisliğinde kullanılabilecek diğer yazılım programlarıyla bütünleştirebilmek.
8)	Bireysel veya çok-disiplinli takım çalışmalarını yürütebilmek üzere Avrupa Dil Kurumu tarafından onaylanan B1 seviyesi yabancı dil becerisine sahip olmak.
9)	Profesyonel, sosyal ve etik sorumlulukların farkında olmak.
10)	Çevre Mühendisliğinde girişimcilik ve yenilik kavramlarının farkında olmak ve benimsemek.
11)	Yaşam boyu öğrenme ilkelerini benimsemek ve bu kavrama açık olmak
12)	Çevre Mühendisliği faaliyet alanlarında devlet kurumlarının ve özel kuruluşların fonksiyonlarını ve sorumluluklarını kavramak.