Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Doç. Dr. Metin Mutlu Aydın *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2023, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1. S.G. Kelly, "Mechanical Vibration: Theory & Apllications", CL Engineering, ISBN: 978-1439062128 (2012). 2. Rao, S.S., Mechanical Vibration, Addison-Wesley Publishing Co., 2004. 3. Dukkipati, Rao V., Advanced Machinery Vibrations, Oxford : Alpha Science (2006). 4. Meirovitch, L.. Elements of Vibration Analysis. Singapure: McGraw Hill. (1986) 5. Metin Gürgöze, Analitik Metotlarla Titreşimlerin Etüdü, İTÜ Matbaası, 1984 6. Meirovitch, L. Analytical Methods in Vibrations. New York: McMillan. (1967). 7. Inman, D.J. Engineering Vibration. New Jersey: Prentice Hall(2001).

Dersin İçeriği

Giriş; Ulaştırma problemlerinin belirlenmesi; İstatistiksel veri ve veri toplama yöntemler; Ulaştırma problemlerinde istatistiksel veri toplama; Ulaştırma mühendisliğinde kullanılan istatistiksel yöntemlere giriş; Çok değişkenli analizde veri matrisi; Tanımlayıcı istatistikler; Varyans ve koralesyon analizi; Çok değişkenli hipotez testleri; Çok değişkenli doğrusal regresyon; En küçük kareler regresyonu; Gölge değişkenli en küçük kareler regresyonu; Logit ve Probit regresyon modelleri; Tam sayılı regresyon modelleri.

Dersin Amacı

Ulaştırma mühendisliğinde gerek teorik gerekse uygulama konularında ihtiyaç duyulan çok değişkenli istatistiksel analizlerin verilmesidir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Giriş (Ulaştırma sistemleri hakkında genel bilgiler)
2 Ulaştırma problemlerinin belirlenmesi
3 İstatistiksel veri ve veri toplama yöntemler
4 Ulaştırma problemlerinde istatistiksel veri toplama
5 Ulaştırma mühendisliğinde kullanılan istatistiksel yöntemlere giriş
6 Çok değişkenli analizde veri matrisi
7 Tanımlayıcı istatistikler
8 Varyans ve koralesyon analizi
9 Çok değişkenli hipotez testleri
10 Çok değişkenli doğrusal regresyon
11 En küçük kareler regresyonu
12 Gölge değişkenli en küçük kareler regresyonu
13 Logit ve Probit regresyon modelleri
14 Tam sayılı regresyon modelleri
15 Ödev Sunumları ve Final Sınavı