LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
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 | - | |||||
| Dersin Koordinatörü | - | |||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| 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;
|
| Ders Tanımı | Bu dersteki başlıca konular karar kuramının öğeleri, risk, karar kuramı kapsamında tahmin ve hipotez testleri, Bayes riski ve kararı, optimal durdurma kurallarıdır. |
|
|
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 |
| 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
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
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