|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
İstatistiğe giriş
|
Ders Notu
|
|
2
|
Temel istatistik
|
Ders Notu
|
|
3
|
Temel istatistik
|
Ders Notu
|
|
4
|
Mühendislikte çok değişkenli istatistiğe giriş
|
Ders Notu
|
|
5
|
Mühendislikte veri modelleme teknikleri
|
Ders Notu
|
|
6
|
Veri manipülasyonu ve verileri uygun hale getirme
|
Ders Notu
|
|
7
|
Mühendislikte faktör analizleri
|
Ders Notu
|
|
8
|
Mühendislikte regresyon analizleri
|
Ders Notu
|
|
9
|
Mühendislikte ayrıştırma (diskriminant) analizleri
|
Ders Notu
|
|
10
|
Mühendislikte lojistik regresyon
|
Ders Notu
|
|
11
|
Mühendislikte kümeleme analizleri
|
Ders Notu
|
|
12
|
Mühendislikte çok değişkenli varyans analizi (Multiple Anova, MANOVA)
|
Ders Notu
|
|
13
|
Regresyon problem çözümleri
|
Ders Notu
|
|
14
|
Kümeleme analizi problem çözümleri
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
-
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
Multivariate Data Analysis ,Joseph F. Hair (Author), William C. Black (Author), Barry J. Babin (Author), Rolph E. Anderson (Author), Pearson Education, 7th Edition, 2009.
Byrne (2009) Structural Equation Modeling With Amos: Basic Concepts, Applications, And Programming, 2nd Edition. Taylor And Francis
Hair, J., F., Anderson, R., E., (2010). Multivariate Data Anlaysis, Lousiana State Universit.
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Mühendislikte sıkça kullanılan analizler ve temel çok değişkenli veri analizi teknikleri anlatılacaktır. Yapılan analizlerde uygun metodun seçimi, varsayımların incelenmesi, analizin yapılması ve sonuçların yorumlanması üzerinde durulacaktır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Login
Basic statistics
Basic statistics
Introduction to multivariate statistics in engineering
Data modeling techniques in engineering
Data manipulation and data adaptation
Factor analysis in engineering
Regression analysis in engineering
Discriminant analysis in engineering
Logistic regression in engineering
Clustering analysis in engineering
Multivariate analysis of variance in engineering (Multiple Anova, MANOVA)
Regression problem solutions
Cluster analysis problem solutions
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
|
3
|
|
2
|
Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
|
4
|
|
3
|
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.
|
3
|
|
4
|
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
|
-
|
|
5
|
Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
|
3
|
|
6
|
Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.
|
3
|
|
7
|
Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri çözümler ve irdeler.
|
3
|
|
8
|
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
|
4
|
|
9
|
İngilizceyi en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.
|
-
|
|
10
|
Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
4
|
|
11
|
Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.
|
-
|
|
12
|
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
|
3
|