Dersin Adı | Risk Yönetiminin İstatistiki Temelleri |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
RM 402 | Güz/Bahar | 3 | 0 | 3 | 5 |
Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
Dersin Dili | İngilizce | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin Düzeyi | Lisans | |||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | ||||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | |||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Risk bir ihtimal unsurunu bünyesinde barındırdığından, temeli de, hiç şüphesiz olasılık (ihtimal) hesaplarıdır. Risk ölçüm ve yönetim yapısının daha iyi anlaşılmasını sağlamak amacıyla bu dersi alanların kapsamlı bir temel istatistik bilgisini özümsemiş olmaları beklenmektedir. Derste ilk etapta veri, frekans tabloları, momentler, histogram, verinin grafiksel sunumu konuları işlenecektir. Olasılık kavramlarının işlenmesinin ardından kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, örneklem yöntemleri ve merkezi limit teoremi ile güven aralığı tahminleri ve hipotez testleri işlenecektir. Ardından işlenecek olan doğrusal regresyon analizi, korelasyon ve otokorelasyon konuları ise zaman serileri analizi yoluyla tahminlerin yapılmasına temel oluşturacaktır. |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Ders dört ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde verinin klasik yöntemlerle analizinin yanı sıra görsel analizi konusu ele alınacaktır. İkinci bölüm kesikli ve sürekli olasılık dağılımları ve bunların risk ölçümündeki yerini kapsayacaktır. Üçüncü bölüm örneklem yöntemleri, merkezi limit teoremi, hipotez testleri ve güven aralığı tahminleri, varyans analizi konularını kapsamlı bir şekilde ele alacaktır. Son bölüm doğrusal regresyon analizi, çoklu regresyon analizi ve korelasyon analizi konularını uygulamalı olarak ele alırken zaman serileri ve bu yolla tahmin metotları konusuna da giriş yapacaktır. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | X | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
2 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
3 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
4 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
5 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
6 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
7 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
8 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
9 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
10 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
11 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
12 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
13 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
14 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | |
Önerilen Okumalar/Materyaller |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 40 |
Final Sınavı | 1 | 60 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 40 | |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 60 | |
Toplam |
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 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 2 | 32 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | |||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | |||
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 30 | |
Final Sınavı | 1 | 35 | |
Toplam | 145 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur. | |||||
2 | Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir. | |||||
3 | Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder. | X | ||||
4 | Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. | X | ||||
5 | Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır. | |||||
6 | Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar. | |||||
7 | Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır. | |||||
8 | Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular. | |||||
9 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. | |||||
10 | Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. | X | ||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. | |||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. | |||||
13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest