DERS ADI

: Karar Kuramı

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 Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

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


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/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.15
ÖK.2555
ÖK.354
ÖK.454
ÖK.55544
ÖK.6545454