| 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. |
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı |
|---|---|
| 1 | Deneysel yolla elde edilen verilerden yola çıkarak bilgiler elde etmek, Seçilen metotlarla bunların deneysel uygulamaları arasında bir bağ kurabilecek duruma öğrencilerin getirilmesi. |
| 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 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||