Türkçe English Ders İçerik Rapor
Ders Öğretim Planı
İSTATİSTİKSEL KARAR TEORİSİ
1 Dersin Adı: İSTATİSTİKSEL KARAR TEORİSİ
2 Dersin Kodu: EKO2202
3 Dersin Türü: Zorunlu
4 Dersin Seviyesi: Lisans
5 Dersin Verildiği Yıl: 2
6 Dersin Verildiği Yarıyıl: 4
7 Dersin AKTS Kredisi: 7
8 Teorik Ders Saati (saat/hafta): 3
9 Uygulama Ders Saati (saat/hafta): 0
10 Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): 0
11 Dersin Önkoşulu Yok
12 Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar Yok
13 Dersin Dili: Türkçe
14 Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
15 Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. Nuran Bayram
16 Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları:
17 Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: E-posta : nuranb@uludag.edu.tr
Telefon: 0 224 2941126
Adres: Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü,16059, Görükle/Bursa.
18 Dersin Web Adresi:
19 Dersin Amacı İstatistiksel karar teorisi, fayda teorisi, karar ağaçları, Bayes teoremi gibi kavramlar kullanılarak belirlilik ve belirsizlik altında karar almaya yönelik farklı model ve karar analiz teknikleri hakkında bilgi kazandırmaktır.
20 Dersin Mesleki Gelişime Katkısı:
21 Ders Öğrenme Kazanımları
1 İstatistiksel karar teorisinin temel kavramlarını bilebilme.;
2 Karar verme sorununu tanımlayabilme.;
3 Maliyet yapılı karar problemlerini çözebilme.;
4 Oyun teorisinin kavram ve kurallarını bilebilme.;
5 Belirsizlik ve risk altında karar verme analizlerini uygulyabilme.;
6 Karar ağacı analizini uygulayabilme.;
7 İstatistiksel karar alırken örneklem bilgisini kullanabilme.;
8 İstatistiksel karar alırken Bayes teoremini kullanabilme;
9 Markov analizini uygulayabilme.;
10 Çok kriterli karar verme yöntemlerini bilebilme.;
22 Dersin İçeriği
Hafta Teori Uygulama
1 Karar vermenin tanımı ve özellikleri
2 Karar vermenin öğeleri ve aşamaları
3 Karar verme sorununun ortaya konulması
4 Karar verme türleri
5 Maliyet yapılı karar problemleri
6 Belirsizlik altında karar verme
7 Risk altında karar verme
8 Karar ağacı analizi
9 Bayes teoremi ve örneklem bilgisiyle karar verme
10 Bayes yaklaşımıyla karar vermede kesikli dağılımlar
11 Bayes yaklaşımıyla karar vermede sürekli dağılımlar
12 Oyun teorisi
13 Markov Analizi
14 Çok kriterli karar verme yöntemleri
23 Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: 1.Necmi Gürsakal, Bayesgil İstatistik, Uludağ Üniversitesi Yayınları, 1992.
2.Zerrin Aladağ, Karar Teorisi, Umuttepe Yayınları, 2011.
3.James Berger, Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, Springer-Verlag, 1980.
4.Mustafa Aytaç, Necmi Gürsakal (editörler), Karar Verme, Dora Yayınları, 2015.
24 Değerlendirme
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYISI KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 1 40
Kısa Sınav 0 0
Ödev 0 0
Yıl sonu Sınavı 1 60
Toplam 2 100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı 40
Finalin BAşarıya Oranı 60
Toplam 100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları
Açıklama
25 AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi [Saat] Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler 14 3 42
Uygulamalı Dersler 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) 14 4 56
Ödevler 0 0 0
Projeler 0 0 0
Arazi Çalışmaları 0 0 0
Arasınavlar 1 20 20
Diğer 2 20 40
Yarıyıl Sonu Sınavları 1 25 25
Toplam İş Yükü 183
Toplam İş Yükü / 30 saat 6,1
Dersin AKTS Kredisi 6
26 PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU
PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11 PY12
OK1 3 4 4 5 3 4 4 4 2 4 3 4
OK2 3 4 4 4 5 3 2 4 2 3 4 3
OK3 2 3 4 4 3 4 5 3 4 3 3 4
OK4 3 4 5 5 4 4 3 5 4 4 3 3
OK5 5 5 5 4 4 3 4 4 3 3 4 3
OK6 4 3 3 4 4 5 4 4 3 4 3 3
OK7 3 4 3 4 4 3 4 4 3 4 3 4
OK8 3 3 4 3 4 4 3 3 4 3 4 3
OK9 3 4 5 4 4 4 4 5 5 4 4 3
OK10 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3
ÖK: Öğrenme Kazanımları PY: Program yeterlilikleri
Katkı Düzeyi: 1 Çok Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok Yüksek
Bologna İletişim
Mail : bologna@uludag.edu.tr
Tasarım & Kodlama
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı © 2015
otomasyon@uludag.edu.tr