Genel Bilgi
Kod | MN0017 |
Ad | Statistical Modeling in Material Science |
Dönem | 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı |
Yarıyıl | . Yarıyıl |
Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
AKTS | 6 AKTS |
Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
Eğitim Dil | İngilizce |
Seviye | Doktora Dersi |
Tür | Normal |
Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi MEHMET İLTERİŞ SARIGEÇİLİ |
Dersin Amacı / Hedefi
Malzeme biliminde istatiksel modelleme ve kalite kontrol yöntemlerini öğrenme
Dersin İçeriği
İstatistik ve Veri Analizine Giriş. Olasılık ve Matematiksel Beklenti. Kesikli ve Sürekli Olasılık Dağılımları. Örnekleme Dağılımları ve Veri Açıklamaları. Bir ve İki Örnek Tahmin Problemleri. Bir ve İki Örnek Hipotez Testleri. Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon. Çoklu Doğrusal Regresyon ve Bazı Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri. Tek Faktörlü Deneyler: Genel. Faktöriyel Deneyler (İki veya Daha Fazla Faktör). 2k Faktöriyel Deneyler ve Kesirler. Parametrik Olmayan İstatistikler. Bayes İstatistikleri. Malzeme Biliminde İstatistik Uygulamaları.
Dersin Ön Koşulu
Olasılık konusunda bilgi sahibi olmak.
Kaynaklar
1-) Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9th edition, Prentice Hall, (2012) 2-) Jeffrey P. Simmons, Lawrence F. Drummy, Charles A. Bouman, Marc De Graef, Statistical Methods for Materials Science - The Data Science of Microstructure Characterization, 1st edition, CRC Press, (2019)
Notlar
1-) Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9th edition, Prentice Hall, (2012) 2-) Jeffrey P. Simmons, Lawrence F. Drummy, Charles A. Bouman, Marc De Graef, Statistical Methods for Materials Science - The Data Science of Microstructure Characterization, 1st edition, CRC Press, (2019)
Dersin Öğrenme Çıktıları
Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
---|---|
ÖÇ01 | Veriler ile istatisksel parametreleri hesaplayabilir. |
ÖÇ02 | Kesikli olasılık dağılımlarını öğrenir. |
ÖÇ03 | Sürekli olasılık dağılımlarını öğrenir. |
ÖÇ04 | Hipotez testlerini yapabilir. |
ÖÇ05 | Deney tasarımı yapabilir. |
ÖÇ06 | Deneylerden elde edilen veriler ile istatiksel model oluşturabilir. |
ÖÇ07 | İstatiksel model sonuçlarını yorumlayabilir. |
ÖÇ08 | Regresyon modellerini öğrenir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
---|---|---|---|
PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Doktora çalışması esnasında kazandığı yeterliliklerine dayalı olarak alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşır. | 3 |
PÖÇ02 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Alanındaki çalışmalarda yararlanılan ekipmanları etkin kullanabilir. | |
PÖÇ03 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Çeşitli fiziksel niceliklerin deneysel ölçüm yöntemlerini seçer ve aletleri duyarlılık sınırlarına uygun olarak kullanır. | |
PÖÇ04 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Deney ve gözlem sonuçlarını yorumlar. | 5 |
PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Doktora yeterlik sınavı hazırlık çalışması süresince elde edilen bilgilerden sonuçlar çıkarabilir. | 3 |
PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanı ile ilgili edinilen bilgileri yazılı ve sözlü olarak yorumlayabilir. | 5 |
PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Çalışma alanı ile ilgili matematiksel yöntemleri kullanır. | |
PÖÇ08 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bilimsel araştırmanın mantığı, tasarımı, sonuçlanması ve sonuçların aktarılması hakkında bilgi sahibi olur. | 3 |
PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Malzeme ve nanoteknoloji alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır. | |
PÖÇ10 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Malzeme bilimi ve nanoteknoloji alanı ile ilgili çalışmalarda araştırma yöntemlerini kullanabilmede üst düzey beceriler kazanmış olur. | |
PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilime yenilik getiren bir bilimsel yöntem geliştirir. | |
PÖÇ12 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Alanı ile ilgili yeni düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | 4 |
PÖÇ13 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Malzeme ve nanoteknolojiye ilişkin özel bir konuda bağımsız araştırma gerçekleştirebilir. | |
PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Disiplinlerarası çalışmaların yürütülmesinde liderlik yapabilir. | 5 |
PÖÇ15 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Çalışma alanındaki gelişmeleri izler ve kendini sürekli olarak yeniler. | 4 |
PÖÇ16 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Kuramların öngörülerini hesaplayabilir ve deneysel sonuçlarla karşılaştırabilir. | 4 |
PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Çalışma alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar. | 5 |
PÖÇ18 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Çalışma alanındaki problemlere ilişkin kendi fikirlerini ve önerilerini, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplarla paylaşır. | 4 |
PÖÇ19 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Alanındaki problemlere ilişkin özgün çözüm yolları geliştirebilir. | 3 |
PÖÇ20 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bir bilimsel makale hazırlayabilir ve uluslararası hakemli dergilerde alanı ile ilgili bilimsel makale yayımlayabilir. | 4 |
Haftalık Akış
Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
---|---|---|---|
1 | İstatistik ve Veri Analizine Giriş. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
2 | Olasılık ve Matematiksel Beklenti. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
3 | Kesikli ve Sürekli Olasılık Dağılımları. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
4 | Örnekleme Dağılımları ve Veri Açıklamaları. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
5 | Bir ve İki Örnek Tahmin Problemleri. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
6 | Bir ve İki Örnek Hipotez Testleri. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
7 | Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
8 | Vize sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
9 | Çoklu Doğrusal Regresyon ve Bazı Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
10 | Tek Faktörlü Deneyler: Genel. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
11 | Faktöriyel Deneyler (İki veya Daha Fazla Faktör). | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
12 | 2k Faktöriyel Deneyler ve Kesirler. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
13 | Parametrik Olmayan İstatistikler. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
14 | Bayes İstatistikleri. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
15 | Malzeme Biliminde İstatistik Uygulamaları. | Kitapta ilgili konu çalışılsın. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
16 | Final sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
17 | Final sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
AKTS | 6 AKTS |