
FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ
Matematik
IE 334 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
İstatistiksel Kalite Kontrol
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
IE 334
|
Güz/Bahar
|
2
|
2
|
3
|
7
|
Ön-Koşul(lar) |
|
|||||||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||||||
Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||||||
Dersin Koordinatörü | ||||||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu ders; kalite maliyetleri, kalite kontrol ile ilgili temel konu, araç ve istatistiksel yöntemler hakkında bilgi vermeyi amaçlamaktadır. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Bu ders; kalite maliyetleri ve analizi, istatistiksel yöntemler (güven aralıkları, hipotez testleri, varyans analizi), problem belirleme araçları, değişken ve özellik veriler için kontrol grafikleri, süreç yeterlilik analizi, ölçüm sistemi analizi, istatistiksel deney tasarımı konularını kapsamaktadır. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Kalite Kavramı, Kalite Maliyetleri | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 1, s. 3-47 |
2 | Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 3, s.67-79 |
3 | Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 3, 80-102 |
4 | Süreç Kalitesi ile İlgili Çıkarımlar | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 4, s. 117-150 |
5 | Kontrol Grafikleri için İstatistiksel Temel, Problem Belirleme Araçları | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 5, s. 187-210 |
6 | Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 6, 234-258 |
7 | Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 6, 259-276 |
8 | Özellik Veriler için Kontrol Grafikleri | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 7, s.297-316 |
9 | Ara Sınav | |
10 | Özellik Verileri için Kontrol Grafikleri | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 7, s. 317-339 |
11 | Süreç Yetenek Analizi | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 8, s. 355-378 |
12 | Ölçüm Sistemi Analizi | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 8, s.379-395 |
13 | Deney Tasarımına Giriş | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 13, s. 563-569 |
14 | Faktöriyel Tasarımlar | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 13, 570-590 |
15 | Dönemin Gözden Geçirilmesi | |
16 | Final sınavı |
Ders Kitabı | Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control-A Modern Introduction, Wiley, 7th Edition, 2013, ISBN: 9781118322574 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, Wiley, 8th Edition, 2013, ISBN: 9781118097939. |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama |
1
|
20
|
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
3
|
15
|
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
1
|
25
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
5
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
4
|
56
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
3
|
10
|
30
|
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
0
|
||
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
25
|
25
|
Final Sınavı |
1
|
35
|
35
|
Toplam |
210
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur. |
|||||
2 | Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir. |
|||||
3 | Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder. |
|||||
4 | Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. |
|||||
5 | Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır. |
X | ||||
6 | Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar. |
|||||
7 | Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır. |
|||||
8 | Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular. |
|||||
9 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. |
|||||
10 | Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. |
X | ||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER

2009 Mezunumuz Güney Marmara Kalkınma Ajansı'na (GMKA) Genel Sekreter Olarak Atandı
Doğu Karadeniz Kalkınma Ajansı (DOKA) Genel Sekreteri Onur Adıyaman, Güney Marmara Kalkınma Ajansı'na Genel Sekreter olarak atandı.

Genç Matematikçiler Ödüllerini Aldı
İlkokul, ortaokul ve lise dönemindeki öğrencilerin matematiğe olan ilgisini artırmak amacıyla düzenlenen Türkiye Matematik Yarışması’nın ödül töreni, İzmir Ekonomi Üniversitesi’nin (İEÜ) ev