Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
İST 3175	Karar Kuramı	SEÇMELİ	3	0	0	5

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ÖZLEM EGE ORUÇ

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Risk ve belirsizlik altında karar alternatiflerin en iyisini seçme yönünde akılcı bir karar süreci yürütebilmek için kullanılacak yöntemleri tanıtmaktır. Karar modellerinin finans, üretim gibi çeşitli konulara uygulanması konusunda teorik ve pratik beceriler kazandırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Karar problemiyle ilgili temel kavramları tanımlayabilme
2	Karar problemlerini ifade edebilmek için matematiksel teknikleri kullanabilme
3	Risk ve belirsizlik altında karar vermek için uygun yöntemlerle alternatifler arasından en iyisini bulabilme
4	Ardışık Karar problemlerini çözümleyebilme
5	Belirsizlik ve risk altındaki karar problemlerinin çözümlerini yorumlayabilme
6	Ardışık Karar problemlerinin çözümlerini yorumlayabilme
7	Karar modellerinin farklı alanlara uygulanabilmesi için teorik ve pratik becerileri kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Karar Kuramına Giriş ve Karar probleminin tanımlanması
2	Belirsizlik Ortamında Karar Verme
3	Belirsizlik Ortamında Karar Verme ölçütleri
4	Risk Altında Karar Verme
5	Risk Altında Karar Verme ölçütleri
6	Fayda Teorisine giriş
7	Fayda teorisi: Riske karşı davranışlar
8	Arasınav
9	Ardışık Kararlar ve karar ağaçları, Karar ağacının bileşenleri
10	Ardışık karar problemleri
11	Ardışık kararlarda örneklem bilgisi, örneklem bilgisinin beklenen değeri
12	Bayes Teoremi ve Örneklem Bilgisiyle Karar Verme
13	Bayes Yaklaşımıyla Karar Vermede Binom Dağılımı
14	Bayes Yaklaşımıyla Karar Vermede Normal Dağılım

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
N. Moralı, İstatistiksel Karar Teorisi , Aralık 1996.
Yardımcı kaynaklar:
1. H. Taha, Operations Research, McGraw Hill, 7th edition, 2003.
2. F.S. Hillier, G.J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw Hill, 1995.
3. W.L. Winston, Introduction to Operations Research, Applications and Applications, 3rd edition, Duxbury Press, 1994

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	OD	Ödev
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.40 + OD * 0.10 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.40 + OD * 0.10 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav ve ödevlerin değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: ozlem.ege@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 58

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	3	39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	12	2	24
Vize Sınavına Hazırlık	1	17	17
Final Sınavına Hazırlık	1	23	23
Ödev Hazırlama	1	4	4
Sunum Hazırlama	1	2	2
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			113

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.5	PK.12
ÖK.1	5
ÖK.2	5	2
ÖK.3	5		4	4	4
ÖK.4	5		4	4	4
ÖK.5	5		4	4	4
ÖK.6	5		4	4	4
ÖK.7	5		4	4	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI