Makine Mühendisliği (İngilizce) Önizleme
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

MATH210

Ders İsmi:

Olasılık ve İstatistik

Ders Yarıyılı:

Bahar

Ders Kredileri:

AKTS

Öğretim Dili:

English

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Zorunlu

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Prof. Dr. SELÇUK DEMİR

Dersi Veren(ler):

Dr. Öğr. Üy. FUNDA ÖZDEMIR

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:	İstatistik ve olasılık konuları ile ilgili kavram ve fikirleri öğreterek bu kavramlar ve fikirler arasında anlamlı ilişkiler kurmayı sağlamak, istatistiksel düşünme ve akıl yürütme becerilerini geliştirmektir.
Dersin İçeriği:	Örneklem uzayı, olasılık, koşullu olasılık, sayma, kombinatorik, kesikli/sürekli rastgele değişkenler, koşullandırma, bağımsızlık, beklenti, varyans, kovaryans, Bayes çıkarımı, örnekleme dağılımları, hipotez testi, güven aralıkları ve doğrusal regresyon başlıklarından oluşmaktadır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Olasılığın temel kavramlarını (örnek uzayları, sayma vb.), rastgele değişkenlerin matematiksel tanımlarını ve dağılım fonksiyonlarını anlar ve uygular.
2) Yaygın olarak kullanılan rastgele değişkenleri (Uniforma, Gaussian, Poisson vb. gibi) kavrar.
3) Rastgele değişkenlerin momentlerini ortalama ve varyans dahil olmak üzere hesaplar.
4) Ortak dağılım fonksiyonlarını kullanarak birden fazla rastgele değişkeni karakterize eder.
5) Büyük sayılar yasasını ve merkezi limit teoremini anlar.
6) Mühendislik verilerini yorumlamak için istatistiksel kavramları ve araçları kullanır.

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Örnek uzaylar ve olasılık
2)	Bayes kuralı ve bağımsızlık
3)	Sayma ve kombinatorik
4)	Ayrık rastgele değişkenler
5)	Ayrık rastgele değişkenler
6)	Ayrık rastgele değişkenler
7)	Sürekli rastgele değişkenler
8)	Ara sınav
9)	Sürekli rastgele değişkenler
10)	Sürekli rastgele değişkenler
11)	Örneklem dağılımları
12)	Güvenilirlik aralığı
13)	Hipotez testi
14)	Doğrusal regresyon

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Walpole, M. (2016). Probability and Statistics for Engineers and Scientists (9th/Global edition), Pearson Education.
Diğer Kaynaklar:	Baron, M. (2014/2019). Probability and Statistics for Computer Scientists (2nd or 3rd edition), CRC Press / Taylor & Francis. Richard A. Johnson. Probability and Statistics for Engineers (Ninth/Global Edition), Pearson.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes	1	2	3	4	5	6
Program Kazanımları
1) Matematik, Fen Bilimleri ve Makine Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir.	3	3	3	3	3	3
2) Karmaşık Makine Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.
3) Karmaşık mekanik sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.
4) Makine Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.
5) Karmaşık Makine Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için nümerik veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.
6) Makine Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır.
7) İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde Ingilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanir; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur.
9) Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Makine Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir.
11) Makine Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Makine mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Orta	3 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik, Fen Bilimleri ve Makine Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir.	3
2)	Karmaşık Makine Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.
3)	Karmaşık mekanik sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.
4)	Makine Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.
5)	Karmaşık Makine Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için nümerik veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.
6)	Makine Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır.
7)	İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde Ingilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanir; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır.
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur.
9)	Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Makine Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir.
10)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir.
11)	Makine Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Makine mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ara Sınavlar	1	% 40
Final	1	% 60
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Aktiviteye Hazırlık	Aktivitede Harçanan Süre	Aktivite Gereksinimi İçin Süre	İş Yükü
Ders Saati	13	0	3		39
Uygulama	13	0	2		26
Sınıf Dışı Ders Çalışması	13	0	3		39
Ara Sınavlar	1	13	2		15
Final	1	23	2		25
Toplam İş Yükü					144