Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5102	Karar Kuramı	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

İstatistik Bütünleşik Doktora
İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu dersin amacı bireyler ve gruplar için karar kuramı ile ilgili temel içeriği tanımlamak, çeşitli ilgi çekici ve önemli problemlere teoriyi uygulamaktır.

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	Karar problemlerinin çözümlerini yorumlayabilme
6	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 analizine giriş
2	Belirsizlik Ortamında Karar Verme
3	Risk Altında Karar Verme
4	Uygulamalar, bireysel ödev hazırlama
5	Fayda Teorisi
6	Fayda Teorisi
7	Arasınav
8	Karar ağaçları nasıl çizilir ve nasıl çözümlenir
9	Karar ağaçları nasıl çizilir ve nasıl çözümlenir
10	Bayes teoremi ve örneklem bilgisiyle karar verme, bireysel ödev hazırlama
11	Bayes yaklaşımıyla karar vermede binom dağılımı
12	Bayes yaklaşımıyla karar vermede binom dağılımı, sunum hazırlama
13	Bayes yaklaşımıyla karar vermede normal dağılım, sunum hazırlama
14	Bayes yaklaşımıyla karar vermede normal dağılım

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
J.Q. Smith, Decision Analysis - A Bayesian Approach, Chapman & Hall, 1988, (paperback).
D.V. Lindley, Making Decisions, (2nd edition), Wiley (1985), paperback.
S. French, Decision Theory: An Introduction to the Mathematics of Rationality, Ellis Horwood,
Chichester (1986), (paperback).
M.H. DeGroot, Optimal Statistical Decisions, McGraw-Hill.
R.T. Clemen, Making Hard Decisions, (2nd edition), Duxbury Press (1995).
Yardımcı kaynaklar:
Referanslar:

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	SUN	SUNUM
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS* 0.30 + ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + YSS * 0.40
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS* 0.30 + ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + BUT * 0.40

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların, ödevlerin ve sunumların değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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 Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: cengiz.celikoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 50

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	14	3	42
Ödev Hazırlama	2	20	40
Sunum Hazırlama	2	10	20
Vize Sınavına Hazırlık	1	15	15
Final Sınavına Hazırlık	1	20	20
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	4	56
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			197

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI