Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

STAT 563 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

İstatistiki Karar Teorisi

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
STAT 563	Güz/Bahar	3	0	3	7.5

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	İngilizce
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Düzeyi	Yüksek Lisans
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	-
Öğretim Eleman(lar)ı	Profesör Dr. Gözde YAZGI TÜTÜNCÜ
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, istatistiksel karar alma mekanizmaları ile ilgili temel fikir ve sonuçlar edindirmektir.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Karar kuramının temel öğelerini karşılaştırabilir.
Optimal karar verme süreçlerinde riske dayalı istatistiksel prosedürleri uygulayabilir.
Önsel olasılıkların bilindiği sistemleri modelleyebilir.
Bayes kuramının özelliklerini uygulayabilir.
Karar süreçlerini karar ağaçları kullanarak çözümleyebilir.

Ders Tanımı

Bu dersteki başlıca konular karar kuramının öğeleri, risk, karar kuramı kapsamında tahmin ve hipotez testleri, Bayes riski ve kararı, optimal durdurma kurallarıdır.

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	İstatistiksel modelleme: İstatistiğe neden ihtiyaç duyarız.	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
2	İstatistiksel modelleme: Temel kavramlar ve elemanlar	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
3	İstatistiksel modelleme: Sonuç çıkarma	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
4	İstatistiki karar teorisinin temel elemanları	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
5	Beklenen kayıp, karar kuralları, ve risk	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
6	Karar ilkeleri	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
7	Fayda ve zarar: Fayda teorisi	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
8	Fayda ve zarar: Para programı, kayıp fonksiyonu	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
9	Önsel bilgi ve öznel olasılık	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
10	Önsel bilgi ve öznel olasılık	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
11	Bayes analizi	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
12	Bayes analizi	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
13	Minimax analizi	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
14	Minimax analizi	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
15	Uygulamalar	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı	“Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis” by James O. Berger, Springer.
Önerilen Okumalar/Materyaller	“Applied Statistical Decision Theory” by H. Raiffa and R. Schlaifer.“Statistical Inference” by George Casella and Roger L. Berger.

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	10
Proje	1	20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	30
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	15	6	90
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	5	5
Proje	1	17	17
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	25	25
Final Sınavı	1	40	40
		Toplam	225

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel bilimlerin metodolojik ve uygulamalı ögeleri hakkında uygun bilgi birikimine sahip olur ve bu bilgiyi endüstriyel sistemler kapsamında mühendislik ile ilişkili problemleri tanımlamak için uygular.		-	-	-	-	-
2	En yeni yöntemleri, teknikleri ve ekipmanı kullanarak Endüstri Mühendisliği ile ilişkili problemleri tanımlar, formüle eder ve çözer.		-	-	-	-	-
3	Endüstriyel sistemlerin analizini ve tasarımını kaliteden ödün vermeden yapmak için teknikler ve araçları kullanır.		-	-	-	-	-
4	Temel araştırmaları yürütür ve ilgili konferans ve dergilerde makaleler yayınlar.		-	-	-	-	-
5	Endüstriyel sistemlerin performans ölçümünü yapmak için testler yapar, elde edilen sonuçları analiz eder ve yorumlar.		-	-	-	-	-
6	Endüstriyel sistemlerde karar verme süreçlerini yönetir.		-	-	-	-	-
7	Hayat boyu öğrenmeye yatkındır; mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.		-	-	-	-	-
8	Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, yayımı, uygulanması ve gerekli teknolojilerin kullanımı aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.		-	-	-	-	-
9	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler; Endüstri Mühendisliği ile ilgili kıstaslara uygun, özgün bir tez hazırlar.		-	-	-	-	-
10	Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgileri takip eder, çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.		-	-	-	-	-

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

Detaylar

KÜRESEL KARİYER

İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.

Daha Fazlası..

BİLİME KATKI

İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.

Daha Fazlası..

İNSANA DEĞER

İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.

Daha Fazlası..

TOPLUMA FAYDA

22 yıllık güç ve deneyimini toplumsal çalışmalara aktarmak..

Daha Fazlası..

İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin

Lisansüstü Programları Doktora Programları