| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Dökümanlar |
| 1 |
İstatistiğe Giriş: İstatistiğin tanımı, önemi ve mühendislik uygulamalarındaki rolü; veri ve bilgi kavramları; istatistiğin temel süreçleri
|
|
|
| 2 |
İstatistikle ilgili temel kavramlar: Popülasyon ve örneklem, değişken türleri, veri tipleri; nicel ve nitel veriler
|
|
|
| 3 |
İstatistikle ilgili temel kavramlar: Ölçüm ölçekleri, frekans tabloları ve veri görselleştirme (grafik, histogram, frekans poligonu)
|
|
|
| 4 |
Veri düzenlemesi: Veri temizleme, hatalı veya eksik veri analizi, veri düzenleme teknikleri; veri seti hazırlama
|
|
|
| 5 |
Merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri: Ortalama, medyan, mod hesaplama ve yorumlama; verilerin karşılaştırılması
|
|
|
| 6 |
Merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri: Varyans, standart sapma, çeyrekler, interquartile range, örneklem ve popülasyon farkları
|
|
|
| 7 |
Örnekleme dağılımları: Örnekleme teorisi, örneklem dağılımları, merkezi limit teoremi, standart hata
|
|
|
| 8 |
Örnekleme Dağılımları: Örneklem ortalamaları ve oranlarının dağılımları, z ve t dağılımları, uygulamalı örnekler
|
|
|
| 9 |
İstatistiksel tahmin: Nokta ve aralık tahminleri, güven aralıkları; örneklem kullanarak popülasyon parametre tahmini
|
|
|
| 10 |
İstatistiksel tahmin: Uygulamalı örnekler; hata payı ve güven düzeyinin belirlenmesi
|
|
|
| 11 |
İstatistik hipotezler ve hipotez testleri: Hipotez türleri, test istatistikleri, anlamlılık düzeyi; tek ve iki kuyruklu testler
|
|
|
| 12 |
İstatistik hipotezler ve hipotez testleri: Örneklem ortalaması, oran ve varyans testleri; p-değeri kullanımı
|
|
|
| 13 |
İstatistik hipotezler ve hipotez testleri: Uygulamalı problemler; mühendislik ve karar verme örnekleri
|
|
|
| 14 |
Regresyon ve korelâsyon analizleri: Basit doğrusal regresyon, korelasyon katsayısı, veri analizi ve yorumlama; mühendislik uygulamaları
|
|
|