• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 6011 Stokastik Modeller SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

İktisat Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. KADİR ERTAŞ

Dersi Alan Birimler

İktisat Doktora

Dersin Amacı

Koşullu Olasılık ve Koşullu Beklenen Değer kavramlarını öğretmek, Markov Zincirleri anlayışını tanıtmak, Markov Kara Süreçleri konusunun sosyal bilimlerdeki uygulamalarını göstermek

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Koşullu Olasılık ve Koşullu Beklenen Değer uygulamalarını yapabilmek 2   Compound Random Değişkenler ile ilgili işletme iktisat uygulamalarını yapabilmek 3   Markov Modellerini işletme, iktisat ve pazarlama alanlarındaki problemlerin çözümü için kullanabilmek 4   Markov Karar Süreçleri ile ilgili uygulamaları yapabilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Koşullu Olasılık ve Koşullu Beklenen Değer Teorisi 2 Kesikli Random Değişkenler ve Sürekli Random Değişkenler Üzerine Uygulamaları 3 Compound Random Değişkenler ve Uygulamaları 4 Compound Random Değişkenler ve Uygulamaları 5 Markov Zincirlerine Giriş ve İlgili Temel Teoremler 6 Markov Zincirleri ile İlgili Örnek Problemler 7 Random Yürüyüş Modeli 8 Vize Sınavı 9 Random Yürüyüş Modeli İle İlgili Uygulamalar 10 Chapman-Kolmogorov Denklemleri 11 Chapman-Kolmogorov Denklemlerinin Uygulamaları 12 Markov Karar Süreçleri 13 Gizli (Hidden) Markov Zincirleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Introduction to Probability Models, Elsevier Inc., Sheldon Ross

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, İspat Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYS YARIYIL SONU SINAVI 3 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + YYS* 0.60 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + BUT* 0.60 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 (ders materyallerinin, makalelerin okunması vb.) 13 3 39 Vize sınavına hazırlık 1 30 30 Final sınavına hazırlık 1 30 30 Final sınavı 1 3 3 Vize sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 144

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 1 3 3 2 4 ÖK.2 1 1 3 3 3 ÖK.3 1 3 4 ÖK.4 1 2 1 4 4