Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Mühendislik Fakültesi
  • İnşaat Mühendisliği Bölümü
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Transp. Data Collec. and Analysis(Ulaşt. Ver. To. ve An.)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • Öğrenme Çıktısının Program Çıktılarına Katkısı

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı İNŞ4502 - Transp. Data Collec. and Analysis(Ulaşt. Ver. To. ve An.)
Ders Türü Mesleki Seçmeli Dersler
Ders Dili İngilizce
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 4.5
Öğretim Elemanları ÖĞRETİM GÖREVLİSİ DOKTOR PINAR BİLGİN TENGİLİMOĞLU
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze
Dersin Önkoşulları Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler Bu dersi alan/alacak öğrencilerin 'İNŞ 472 Trafik Mühendisliğine Giriş' dersini de alması önerilir.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Currin, T. R. (2013). Introduction to Traffic Engineering: A Manual for Data Collection and Analysis (2nd ed.). Cengage Learning.Washington, S., Karlaftis, M., Mannering, F., & Anastasopoulos, P. (2020a). Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis. Chapman & Hall/CRC. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics. McGraw-Hill.
Okuma Listesi Field, A. (2013). Discovering statistics using SPSS.Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Başkanlığı, İstatistikler. Accessed at https://trafik.gov.tr/istatistikler37. Kuflik T; Minkov E; Nocera S; Grant-Muller S; Gal-Tzur A; Shoor I (2017) Automating a framework to extract and analyse transport-related social media content: The potential and the challenges, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 77, pp.275-291. doi: 10.1016/j.trc.2017.02.003Caceres, N., Romero, L.M., Benitez, F.G., del Castillo, J.M. (2012) ‘Traffic Flow Estimation Models Using Cellular Phone Data’, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 13, (3), pp.1430-1441
Değerlendirme 4 ödev: 1. ödev: Veri toplama, tanımlayıcı istatistikler ve verilerin görsel sunumu 2. ödev: Verilerin doğrusal regresyon modelleri kullanılarak analizi ve sonuçların raporlanması 3. ödev: Verilerin doğrusal olmayan regresyon modelleri kullanılarak analizi ve sonuçların raporlanması 4. ödev: Verilerin ileri panel veri analiz modelleri kullanılarak analizi ve sonuçların raporlanması1 ara sınav (açık uçlu sorular)1 final (açık uçlu sorular)
Staj & Uygulama Bu derse ilişkin öğrencilerin yapması gereken staj ya da uygulama yoktur.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Ulaştırma verisi tanımı, Ulaştırma verisi toplama metotları, Veri toplamada dikkat edilecek hususlar, Verilerin saklanması ve yönetimi
2. hafta Yolculuk matrisi verisi
3. hafta Trafik verisi
4. hafta Envanter ve durum verileri, Çevresel veriler
5. hafta Veri analizine giriş (temel kavramlar, veri türleri)
6. hafta Tanımlayıcı istatistikler ve verilerin görsel sunumu
7. hafta Hipotez testleri
8. hafta Hipotez testleri
9. hafta Doğrusal regresyon modelleri, temel varsayımlar, tanı testleri, ulaştırma alanında uygulamaları
10. hafta Doğrusal regresyon modelleri, temel varsayımlar, tanı testleri, ve ulaştırma alanında uygulamaları
11. hafta Doğrusal olmayan regresyon modelleri, temel varsayımlar, tanı testleri, ve ulaştırma alanında uygulamaları
12. hafta Doğrusal olmayan regresyon modelleri, temel varsayımlar, tanı testleri, ve ulaştırma alanında uygulamaları
13. hafta İleri ekonometrik modelleme tekniklerine giriş ve ulaştırma alanında uygulamaları
14. hafta İleri ekonometrik modelleme tekniklerine giriş ve ulaştırma alanında uygulamaları

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Takım/Grup Çalışması
  • Örnek Olay İncelemesi
  • Sorun/Problem Çözme
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Sorgulayan
  • Etik Kurallara Uyma
  • Bir yabancı dili etkili kullanma
  • Takım halinde çalışabilme
  • Zamanı etkili kullanma
  • Eleştirel düşünebilme
  • Soyut analiz ve sentez yapma
  • Problem çözme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Kaliteye önem verme
  • Bilgiyi yönetme
  • Bağımsız çalışma
  • Organize etme ve planlama
  • Temel matematik becerileri
  • Karar verme becerisi

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
Toplam (%) 0
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri