Makine Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik Fakültesi
Makine Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik Fakültesi
Makine Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MAK4207 | Olasılık ve İstatistik | 2 | Bahar | 4 | 4+0+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi Vahdettin DEMİR |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Dr. Öğr. Üyesi Vahdettin DEMİR | AZ-31 | [email protected] | 7696 | Çarşamba 12.00-14.00 |
Dersin İçeriği
Makine mühendisliğinde istatistiklerin önemi, Set teorisi, Sayma teknikleri: çarpım kuralı, permütasyon, tekrarlı permütasyon, kombinasyonlar, tekrarlı kombinasyonlar, Frekans analizi ve parametrelerin tahmini, Olasılık teorisi, Bayes teoremi, Rastgele deney, örnek uzay, Olayların cebirini ayarlama, Olasılık alanı, Olasılık dağılım fonksiyonları, Sürekli olasılık dağılım modellerinin belirlenmesi, Kesikli olasılık dağılım modellerinin belirlenmesi, Çok değişkenli dağılım, Ortak olasılık dağılımları, Marjinal dağılımlar, Koşullu dağılımlar, Hipotez testleri, Hipotezlerin bir ve iki örneklem testleri
Dersin Amacı
Temel olasılık dağılımlarını ve uygulamalarını tanıtmak, istatistiksel veri analizi tekniklerini ve uygulamalarını öğretmek, olasılık ve istatistik temel kavramlarını öğretmek
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | X |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Makine mühendisliğinde istatistiğin önemi |
| 2 | Küme teorisi, sayma teknikleri: çarpma kuralı, permütasyon, tekrarlı permütasyon, kombinasyon |
| 3 | Frekans analizi ve parametrelerin tahmini |
| 4 | Rastgelelik, örnek uzay, olayların küme cebiri, olasılık uzayı, olasılık aksiyomu |
| 5 | Koşullu Olasılık, Bayes teoremi |
| 6 | Olasılık dağılımları |
| 7 | Sürekli Olasılık Dağılım Modellerinin Belirlenmesi |
| 8 | Olasılık Dağılım Modellerinin Belirlenmesi |
| 9 | Çok değişkenli dağılım, ortak olasılık dağılımları, extrem dağılımlar |
| 10 | Hipotez testleri |
| 11 | Hipotez testleri |
| 12 | Regresyon ve korelasyon analizi |
| 13 | Regresyon ve korelasyon analizi |
| 14 | Genel uygulamalar |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Akdeniz F. , 2007, Olasılık ve İstatistik, Nobel Kitabevi. |
| Ross S. , 2010, First Course in Probability, 8th edition, Prentice Hall |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 2 | 2 | 4 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 19 | 19 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 150 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||