|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
İstatistik ve veri analizine giriş
|
|
|
2
|
Verileri tanımlamak için anlamlı veriler elde etmek.Veri tanımlama hataları.
|
|
|
3
|
Olasılık teorisi Rassal değişkenler ve olasılık dağılımları
|
|
|
4
|
Matematiksel Beklenti ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
5
|
Bazı kesikli olasılık dağılımları ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
6
|
Bazı sürekli olasılık dağılımları ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
7
|
Temel örneklem dağılımları ve veri tanımları, Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
8
|
Güven aralığı ve Hipotez testleriyle tek örneklem tahmini, Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
9
|
Bir ve iki örnekli hipotez testleri ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
10
|
Varyans Analizi ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
11
|
Temel doğrusal regresyon ve korelasyon, Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
12
|
Çoklu doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modelleri ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
13
|
Doğrusal regresyon uygulaması ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
14
|
Deney Tasarımı ve Gıda Mühendisliği Uygulamaları
|
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Seda ÖZGEN
|
|
Dersi Verenler
|
1-)Doktor Öğretim Üyesi Seda Özgen
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
Montgomery, D.C., Runger, G.C., 2007, Applied Statistics and Probability for Engineers, Fourth Edition, John-Wiley & Sons.
Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., 2011, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, Nineth Edition, Prentice Hall.
|
|
Yardımcı Kitap
|
Akdeniz, F., 2010, Olasılık ve İstatistik, Nobel Kitabevi.
Gündüz, T., 2010, Kimyacılar için İstatistik, Genişletilmiş 2. Baskı, Gazi Kitabevi.
|
|
Dersin Amacı
|
Mühendislik verilerini istatistiksel olarak analiz etme becerisini kazandırmak ve istatistiksel çıkarımlar için gerekli teknikleri öğretmek, değişik alanlarda kullanılan istatistiksel verilerin incelenmesi için gerekli yöntemleri sağlamaktadır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Verilerin değerlendirilmesi. Bilgisayar istatistik paket programlarının tanıtımı. Değişkenlerin türüne göre uygulanacak analizler. Parametrik ve parametrik olmayan istatistiklerin anlamı.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Bilimsel araştırma yapmak için gerekli olan yayın, kitap ve yöntemleri seçer ve kullanır.
|
3
|
|
2
|
Alanla ilgili uluslararası literatürü izleyecek düzeyde bir yabancı dili etkili kullanır.
|
-
|
|
3
|
Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
|
5
|
|
4
|
Mühendislik problemlerini saptama, tanımlama ve çözme becerisine sahip olur
|
1
|
|
5
|
Bağımsız olarak veya bir ekibin üyesi olarak araştırma yapabilir.
|
2
|
|
6
|
Gıda Mühendisliği alanında gerekli teknikleri ve cihazları kullanarak alanındaki bilgileri aktarabilir.
|
-
|
|
7
|
Gıda Mühendisliği alanında bilimsel yöntemleri kullanarak, disiplinler arası bilgileri edinir, bu bilgileri analiz ve sentez ederek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk bilinci ile kullanır.
|
2
|
|
8
|
Alanı ile ilgili temel güncel bilgileri öğrenir ve bu alanda gelişim sağlayacak yenilikler hakkında görüş ileri sürer.
|
-
|
|
9
|
Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
|
1
|
|
10
|
Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.
|
-
|
|
11
|
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
|
-
|