STATİSTİCS AND DATA ANALYSİS

Ders Açıklaması

Olasılık Teorisi: Deneyler ve sonuçlar; rasgele değişkenler, olasılık, olasılık yoğunluğu ve kütle fonksiyonları; koşullu olasılık, ortak olasılık. Bayes teoremi. Standart dağılımlar Dağılımların tahmini özellikleri: ortalama ve varyans, çarpıklık ve kurtosis. Deneysel verilerin dağılımlara uygunluğu: Chi-kare testi, normal dağılım testleri. İki popülasyon: karışım modelleri, t testleri, eşleştirilmiş ve eşleştirilmemiş. F-testleri. Bonferroni düzeltmesi; Varyans analizi (ANOVA). Parametrik ve parametrik olmayan istatistikler. Regresyon: Tek değişkenli ve çok değişkenli regresyon; doğrusal regresyonda anlamlılık testi; Pearson korelasyon katsayısı; kademeli regresyon; doğrusal olmayan regresyon. Örnekleme yöntemleri: Dağılımlardan örnekleme, Monte-Carlo yöntemleri, önyükleme. Zaman serileri: İşaretleme, zaman dizisi türleri, basit zaman dizisi tanımlayıcıları. Çapraz ve otomatik korelasyon. Eğilim kaldırma. Doğrusal filtreleme DFT ve uygulamaları. Çıkarım: Bayesian yöntemleri. Karar sınırları. Bayes ve sinir ağları. PCA ve KL dönüşümleri. MAP ve ML kararları.

STATİSTİCS AND DATA ANALYSİS

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Henüz haftalık içerik tanımlanmamış.

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

Kaynak kitap listelenmemiş.

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2. Karmaşık çevre problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3. Çevre problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
4. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
5. İngilizce sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
6. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
7. Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
8. Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
9. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.