|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Cevher Hazırlamada Veri Analizi ve Modelleme |
|
| Dersin Kodu |
: |
MD-588 |
|
| Dersin Türü |
: |
Seçmeli |
|
| Dersin Aşaması |
: |
İkinci Aşama (Yüksek Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
1 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
6 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Dr.Öğr. ÜyesiDr. HÜSEYİN VAPUR
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
genel istatistik
standart sapma ve varyans analizi
SPSS ve Minitab
lineer resresyon analizi
kinetik modelleme
Excel ile veri analizi
F ve t testi
korelasyon katsayılarının hesabı
yapay sinir ağlarının kullanımı
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Öğrencilere istatistiksel olarak cevher hazırlama deneyleri ve tesislerinden elde edilen verilerin analizini yaptırmak. lineer ve lineer olmayan modellerin saptanması, 2N faktöriyel dizayn parametreleri ve uygulamaları, yapay sinir ağlarının kullanımı konularında bilgi sahibi yapmak |
|
| Dersin İçeriği |
: |
Genel istatistiksel bilgiler, Lineer regresyon analizi, kinetik modelleme, F ve t testi, SPSS ve MATLAB kullanımı, 2N faktöriyel dizayn, yapay sinir ağları kullanımı |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
Maden Mühendisliği Derslikleri |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
genel istatisitk |
Ders notları |
sunu |
|
2 |
standart sapma ve varyans hesabı |
Ders notları |
sunu |
|
3 |
spss ve minitab kullanımı |
Ders notları |
sunu |
|
4 |
lineer regresyon analizi |
Ders notları |
sunu |
|
5 |
F ve t testi |
Ders notları |
sunu |
|
6 |
varyans analizi |
Ders notları |
sunu |
|
7 |
Excel ile veri analizi |
Ders notları |
sunu |
|
8 |
cevher hazırlamave kinetik modelleme |
Ders notları |
sunu |
|
9 |
Arasınav |
|
|
|
10 |
Korelasyon katsayısı ve matrix oluşturma |
Ders notları |
sunu |
|
11 |
2n faktöriyel dizayn |
Ders notları |
sunu |
|
12 |
yates yöntemi |
Ders notları |
sunu |
|
13 |
Yapay sinir ağları ve makaleler |
Ders notları |
sunu |
|
14 |
konu tekrarı ve mazeret sınavı |
Ders notları |
sunu |
|
15 |
Final sınavı |
|
|
|
16/17 |
Final sınavı mazereti |
|
|
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 Himmelblau D. M. “Process analysis by Statistical Methods”, John Wiley and
Sons, New York, 230-292, 1970.
Montgomery D. C., 2012,Statistical quality control (7th Ed.), 754 p.
Montgomery, D.C. “Design and Analysis of Experiments”, John Wiley and
Sons, New York, 3. baskı, 333-352, 1991.
Wills B.A, 2003, Mineral Processing Technology, Sixth edition, 486 pages
Teymen U. E. 2013, SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri, 160 sayfa.
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
50 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
2 |
50 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Lisans eğitiminde edindiği matematik, fen ve mühendislik bilgilerini Maden mühendisliği problemlerinin ileri çözümünde kullanabilecek. |
5 |
|
2 |
Maden mühendisliği alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgiye sahip olacak. |
4 |
|
3 |
Maden mühendisliği ile ilgili problemleri ileri düzeyde tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olacak |
5 |
|
4 |
Maden mühendisliğinin çalışma konuları ile ilgili proje hazırlayabilecek ve değerlendirebilecek beceriye sahip olacak |
4 |
|
5 |
Yaptığı çalışmaların her aşamasında bilimsel ve toplumsal değerleri gözetme ve bu değerleri başkalarına aktarma becerisi |
4 |
|
6 |
Uzmanlık alanı dahil tüm konularda bağımsız olarak bilimsel ve teknik araştırma yapabilecek, araştırmalarının sonuçlarını yazılı ve/veya sözlü olarak sunabilecek |
5 |
|
7 |
Mesleki gelişim için yaşam boyu öğrenme bilincine sahip olacak, alanındaki yeni gelişmekte olan uygulamaları takip edecek ve bilgi kaynaklarını etkin bir biçimde kullanabilecek. |
5 |
|
8 |
Bağımsız çalışma, takım çalışması ve disiplinlerarası çalışma yetisine sahip olacak. |
4 |
|
9 |
Maden mühendisliği projelerinin geliştirilmesinde ve ileri mühendislik problemlerinin çözümünde modern mühendislik, bilgisayar modelleme ve simulasyon araçlarını kullanabilecek. |
5 |
|
10 |
Maden Mühendisliği alanındaki konularda edindiği derinlemesine bilgiler ile sistematik düşünme ve problem çözme yeteneklerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanma becerisine sahip olacak |
4 |
|
11 |
Maden Mühendisliği alanında uzmanlık gerektiren bir problemi, kendi başına tanımlama, yaratıcı düşünce kullanarak yeni çözüm yöntemi geliştirme, elde edilen sonuçları değerlendirme becerisi |
4 |
|
12 |
Maden mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal etkilerini anlama, doğal kaynakları en verimli şekilde kullanmak için gerekli sorumluluk bilincini, mesleki ve etik sorumluluğunu taşıyacak. |
4 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
4 |
56 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
5 |
70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
2 |
6 |
12 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
4 |
4 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
4 |
4 |
|
Toplam İş Yükü: | 146 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 5.84 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 6 |
|
|
|