TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | ZİRAAT FAKÜLTESİ |
| GIDA MÜHENDİSLİĞİ PR. | |
| Kod | IG219 |
| Ad | Statistics |
| Dönem | 2021-2022 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 3. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 2-2 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Uygulamalı Ders |
| Etiket | Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. SELMA TOKER KUTAY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Doç. Dr. SELMA TOKER KUTAY
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, öğrencilere istatistiksel veri toplama, analiz etme ve yorumlama üzerine genel bir beceri kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Bu dersin konuları arasında örnekleme dağılımı, istatistiksel kestirim, hipotez testi, basit ve çoklu doğrusal regresyon, deney tasarımı ve bu konuların endüstri sistemleri mühendisliğine uygulamaları bulunmaktadır.
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; grafik ve sayısal yöntemler kullanarak verileri analiz edebilecektir. |
| ÖÇ02 | İstatistiksel karar vermenin temellerini anlayacaktır. |
| ÖÇ03 | İstatistiksel karar vermenin temellerini anlayacaktır. |
| ÖÇ04 | Bilgisayar aracılığıyla verileri analiz edebilecektir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Matematik, fen bilimleri ve Gıda Mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık Mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 0 |
| PÖÇ02 | - | Gıda Mühendisliği ve teknolojisi alanlarındaki karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 0 |
| PÖÇ03 | - | Gıda Mühendisliğinde karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | 0 |
| PÖÇ04 | - | Gıda Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | 0 |
| PÖÇ05 | - | Gıda Mühendisliği alanında karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 0 |
| PÖÇ06 | - | Disiplin içi (Gıda Mühendisliği) ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | 0 |
| PÖÇ07 | - | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; Gıda Mühendisliği alanında etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | 0 |
| PÖÇ08 | - | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; Gıda Mühendisliği alanında bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | 0 |
| PÖÇ09 | - | Etik ilkelerine uygun davranma, Gıda Mühendisliği alanında mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | 0 |
| PÖÇ10 | - | Gıda Mühendisliği alanında proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | 0 |
| PÖÇ11 | - | Gıda Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın Gıda Mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; Gıda Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Tanımlayıcı İstatistik | Ders Notları | |
| 2 | Örneklem dağılımları ve noktasal kestirim | Ders Notları | |
| 3 | Örneklem dağılımları ve noktasal kestirim | Ders Notları | |
| 4 | Örneklem dağılımları ve noktasal kestirim | Ders Notları | |
| 5 | Tek Örneklem için Güven Aralığı Tahmini | Ders Notları | |
| 6 | Tek Örneklem için Güven Aralığı Tahmini | Ders Notları | |
| 7 | İki Örneklem için Güven Aralığı Tahmini | Ders Notları | |
| 8 | Ara Sınav | Ders Notları | |
| 9 | Tek Örneklem için Hipotez Testleri | Ders Notları | |
| 10 | Tek Örneklem için Hipotez Testleri | Ders Notları | |
| 11 | İki Örneklem için Hipotez Testleri | Ders Notları | |
| 12 | İki Örneklem için Hipotez Testleri | Ders Notları | |
| 13 | Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon | Ders Notları | |
| 14 | Çoklu Doğrusal Regresyon ve Korelasyon ve Excel Uygulamaları | Ders Notları | |
| 15 | Çoklu Doğrusal Regresyon ve Korelasyon ve Excel Uygulamaları | Ders Notları | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders Notları | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders Notları |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 1 | 3 | 3 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 8 | 8 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 125 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,00 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||