Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 3 / Güz | ||||
| Ders Düzeyi | Lisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | ULUSLARARASI TİCARET VE LOJİSTİK | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | BURAK BORA (burakbora@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Bu ders, katılımcıların karar teorisi, karar modelleri, karar vermede kullanılan bilgisayar uygulamalarını ve istatistiksel modeller ile Bayesian sınıflandırma konularında bilgi sahibi olmalarını ve uygulama yapabilcek seviyeye gelmelerini amaçlar. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Karar analizi kavramlarını ve problemlerini bilir ve uygular. |
PÇ-3 Temel istatistik ve karar almada kullanılan modelleme yöntemlerine hâkim olma
|
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | Karar ağacı kavramını bilir ve problemleri uygulayabilir. |
PÇ-3 Temel istatistik ve karar almada kullanılan modelleme yöntemlerine hâkim olma
|
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-3 | Çok kriterli karar verme analizleri hakkında bilgi sahibidir. |
PÇ-3 Temel istatistik ve karar almada kullanılan modelleme yöntemlerine hâkim olma
|
Yazılı Sınav |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Karar teorisi. İstatiksel hipotez. Hatalar. Anlamlılık düzeyi ve karar kuralları. Çok ölçütlü karar verme. Çok amaçlı karar modeli. Çok amaçlı doğrusal programlama ve bilgisayar (Matlab) uygulamaları . Karar teorisi ve karar verme süreçleri. Karar analizleri. Karar ağacı. Karar ağacının oluşturulması. Karar vermede olasılıksal ağaç grafikleri ve ağaç problemleri ile bunların endüstri ve işletmelerdeki uygulamaları. Karar ağacında bilgisayar uygulamaları. İstatiksel algoritmalar ve bayesyen sınıflandırma. Hiyerarşik kümeleme. Birleştirici hiyerarşik yöntemler (en yakın ve en uzak komşu algoritmasına ait örnekler ve laboratuvar uygulamaları) . Hiyerarşik olmayan kümeleme ve k-ortalamalar yöntemi. Min-max normalleştirilmesi. Z-score standartlaştırma. | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Karar Teorisine Giriş | anlatma |
| 2 | Belirlilik Altında Karar Verme | anlatma |
| 3 | Belirsizlik Altında Karar Verme | anlatma |
| 4 | Risk Altında Karar Verme | anlatma |
| 5 | Karar Ağaçları ve Örnek Uygulamalar | anlatma |
| 6 | Karar Ağaçları ve Örnek Uygulamalar | anlatma |
| 7 | Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Giriş | anlatma |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yöntemi | anlatma |
| 10 | Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yöntemi | anlatma |
| 11 | Veri Zarflama Analizi (VZA) | anlatma |
| 12 | Veri Zarflama Analizi (VZA) | anlatma |
| 13 | SWARA Yöntemi | anlatma |
| 14 | SWARA Yöntemi | anlatma |
| 15 | Karar Analizinde Güncel Gelişmeler | anlatma |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Linear Programming for Decision Making. Anderson, D.R., D.J. Sweeney, and T.A.Williams St Paul, Minn. | |
| 2 | Karar Teorisi - Cemal ÖZGÜVEN | |
| 3 | Karar Teorisi - Zerrin ALADAĞ | |
| 4 | Karar Verme Yöntemleri - Kaan Yaralıoğlu | |
| 5 | Çok Kriterli Karar Verme - Bilgisayar Uygulamalı Çözümler - Ejder AYÇİN | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| ders kitabı, projektör, bilgisayar | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | |||
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 2 | 14 | 28 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 2 | 12 | 24 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 0 | ||
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 4 | 2 | 8 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 7 | 2 | 14 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 118 | ||