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. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
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. |
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 Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 3 | 60 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 40 |
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 | 15 | 6 | 90 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | |||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | 1 | 5 | |
Proje | 1 | 17 | |
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 25 | |
Final Sınavı | 1 | 40 | |
Toplam | 225 |
# | 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