YAPAY ZEKA 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
ECO2062	Uygulamalı İstatistik	Bahar	3	0	3	6

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

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Hibrit
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi SERKAN YEŞİLYURT
Dersi Veren(ler):	Dr. Öğr. Üyesi AYSE ERTUĞRUL BAYKAN Prof. Dr. İPEK ALTINBAŞAK FARİNA
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Tanımlayıcı ve yorumlayıcı istatistik tekniklerinin uygulanması ve yorumlanması.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Örneklem dağılımı kavramı ve dağılımların kullanılarak olasılık hesapları
2. Populasyon ortalaması ve oranları için güven aralığı oluşturulması
3. Hipotez testlerini temel özellikleri ve anakütle ortalaması ve oranı için hipotez testleri
4. Ortlamalar ve oranların farkları için hipotez testler
5. Varyans analizleri
6. Ki-kare test uygulamaları
7. Basit regresyon analizlerinin nasıl kullanıcalağı ve sonuçların nasıl yorumlanacağı

Dersin İçeriği

Örneklem ve örneklem dağılımları
Örneklem dağılımlarının özellikleri
Nokta ve aralık tahmini
Anakütle ortalaması için güven aralığı
Anakütle oranı için güven aralığı
Tek örneklem için hipotez testlerin temel özellikleri
Ortalama ve oran için hipotez testleri
İki-örneklem: Ortalama testi
İki-örneklem: Oran testi
Tek yönlü varyans analizi
Çift yönlü varyans analizi
Ki-kare ve parametrik olmayan testler
Basit regresyona giriş

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Örneklem ve örneklem dağılımı
2)	Nokta ve aralık tahminleri
3)	Örneklem dağılımın özellikleri
4)	Anakütle ortalaması için güven aralığı
5)	Anakütle oranı için güven aralığı
6)	Tek örneklem için hipotez testlerinin temel özellikleri
7)	Ortalam ve oran için hipotez testi
8)	Ders tekrarı
9)	İki örneklem: Ortalama farkları için testler
10)	İki örneklem: oran farkları için testler
11)	Varyans analizi
12)	Ki-kare testleri ve parametrik olmayan testler
13)	Basit regresyona giriş
14)	Ders tekrarı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Basic Business Statistics Concepts and Applications Mark L. Brenson, David M. Levine, Timothy C. Krehbiel, Pearson Education Prentice Hal.
Diğer Kaynaklar:	.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	4	% 20
Ara Sınavlar	1	% 35
Final	1	% 45
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 55
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 45
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	16	3	48
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	7	98
Ara Sınavlar	1	2	2
Final	1	2	2
Toplam İş Yükü			150

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 yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir.
2)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır.
3)	Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular.
4)	Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular.
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır.
6)	Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar.
7)	Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
8)	Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.
9)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
10)	Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır.
11)	Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır.
12)	Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir.
13)	Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir.
14)	Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir.