MN0017 Statistical Modeling in Material Science

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod MN0017
Ad Statistical Modeling in Material Science
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Güz
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 Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


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

Güncelleme Zamanı: 10.05.2024 12:09