Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Kemometri | ANK 603 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. MUSTAFA ŞAHİN DÜNDAR |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Matematiksel ve istatistiksel metotların kimyasal yolla elde edilen verilere uygulamalarını içerir. Kaliteli ve güvenilir veriler elde edilebilmesi için uygulanan teknikler ve yaklaşımlar vardır. Bunlar; Deneysel parametrelerin optimizasyonu, Deneysel tasarım, Kalibrasyon, Sinyal işleme gibi. Bu verilerden yola çıkarak bilgiler elde etmek. Kemometri, metot ile bunların kimyada uygulaması arasında bir bağ kurmaya çalışır. |
Dersin İçeriği |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Deneysel yolla elde edilen verilerden yola çıkarak bilgiler elde etmek, Seçilen metotlarla bunların deneysel uygulamaları arasında bir bağ kurabilecek duruma öğrencilerin getirilmesi. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Performans Görevi, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Derse Giriş | |
2 | Kemometri ve uygulama alanları | [1] |
3 | İstatistiksel metotlara giriş | [1] |
4 | Bilgisayar destekli istatistiksel uygulamalar (örneğin, SPSS) | [1] |
5 | Sinyal işleme | [1] |
6 | Faktoriyel dizayn ve matrisler | [2], [3] |
7 | Temel Bileşen Analizi (PCA) | [2], [3] |
8 | Deneysel verilerin optimizasyonu | [2], [3] |
9 | Deneysel verilerin optimizasyonu (Devamı) | [2], [3] |
10 | ARASINAV | |
11 | Deneysel dizayn ve metot seçimi | [4] |
12 | Deneysel dizayn ve metot seçimi (Devamı) | [4] |
13 | Laboratuvar ve endüstride kalite kontrol amaçlı uygulamalar | [5] |
14 | Dönemin genel değerlendirmesi |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | |
Ders Kaynakları | [1]. Measurement, Statistics and Computation, McCormick, D., Roach, A., Wiley, Chichester, 1987. [2]. Multivariate Calibration, Martens, H., Naes, T., Wiley, New York, 1989. [3]. Practical Guide to Chemometrics, Haswell, S.J., (Ed.), Marcel Decker, New York, 1992. [4]. Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, J.N. Miller, J.C. Miller, Prentice Hall, 2004. [5]. Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant, Richard G. Brereton, Wiley, 2004. |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 40 |
1. Ödev | 20 |
1. Performans Görevi (Seminer) | 20 |
1. Kısa Sınav | 20 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
1. Final | 40 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
Ara Sınav | 1 | 14 | 14 |
Ödev | 1 | 8 | 8 |
Performans Görevi (Seminer) | 1 | 8 | 8 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Kısa Sınav | 1 | 4 | 4 |
Toplam İş Yükü | 150 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |