Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| SAĞLIK SİSTEMLERİNDE RASSAL SÜREÇLER | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Yasin GÖÇGÜN |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders Sağlık Sistemlerinde sıklıkla karşı karşıya gelinen belirsizlikler ile başa çıkmak için kullanılan temel stokastik süreçleri tanıtmayı ve bu süreçlerin modellenmesi ve analiz edilmesi için kullanılacak temel kavram ve yöntemleri öğretmeyi amaçlar. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Derse giriş ve ders hakkında bilgilendirme,Olasılık kuramı-Genel tekrar,Koşullu olasılık ve koşullu beklenti.,Stokastik süreçlere ve markov zircirlerine giriş,Kesikli zaman markov zincirleri-1,Kesikli zaman markov zincirleri-2,Kesikli zaman markov zincirleri-3,Üstel dağılım ve poisson süreçleri-1,Üstel dağılım ve poisson süreçleri-2,Üstel dağılım ve poisson süreçleri-3,Sürekli zaman ve markov zincirleri-1,Sürekli zaman ve markov zincirleri-2,Kuyruk sistemleri-1,Kuyruk sistemleri-2; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Kuyruk kuramı tanımlar. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Markov Zinciri modelleri analiz eder. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Üstel dağılımı ve onun Poisson süreci ile ilişkisini uygular. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Sağlık sistemlerinde karşılaşılan belirsizlikleri modellemek için kullanılan yöntemleri tanır. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Deterministik ve rassal süreçlerin farklarını ayırt eder. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Derse giriş ve ders hakkında bilgilendirme | Introduction to Probability Models - Genel inceleme. |
| 2 | Olasılık kuramı-Genel tekrar | Introduction to Probability Models - Bölüm 1 |
| 3 | Koşullu olasılık ve koşullu beklenti. | Introduction to Probability Models - Bölüm 2 |
| 4 | Stokastik süreçlere ve markov zircirlerine giriş | Introduction to Probability Models - Bölüm 4 |
| 5 | Kesikli zaman markov zincirleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 5 |
| 6 | Kesikli zaman markov zincirleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 5 |
| 7 | Kesikli zaman markov zincirleri-3 | Introduction to Probability Models - Bölüm 5 |
| 8 | Üstel dağılım ve poisson süreçleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 6 |
| 9 | Üstel dağılım ve poisson süreçleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 6 |
| 10 | Üstel dağılım ve poisson süreçleri-3 | Introduction to Probability Models - Bölüm 6 |
| 11 | Sürekli zaman ve markov zincirleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 7 |
| 12 | Sürekli zaman ve markov zincirleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 7 |
| 13 | Kuyruk sistemleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 9 |
| 14 | Kuyruk sistemleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 9 |
| Kaynak |
| Introduction to Probability Models by Sheldon Ross, Academic Press |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | X | |||||
| 2 | Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. | X | |||||
| 3 | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | X | |||||
| 4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | X | |||||
| 5 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | X | |||||
| 6 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | X | |||||
| 7 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | X | |||||
| 8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır | ||||||
| 9 | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | X | |||||
| 10 | Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 2 | 28 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 4 | 20 | 80 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 40 | 40 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 50 | 50 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 240 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(240/30) | 8 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| SAĞLIK SİSTEMLERİNDE RASSAL SÜREÇLER | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Yasin GÖÇGÜN |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Melis Almula KARADAYI |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders Sağlık Sistemlerinde sıklıkla karşı karşıya gelinen belirsizlikler ile başa çıkmak için kullanılan temel stokastik süreçleri tanıtmayı ve bu süreçlerin modellenmesi ve analiz edilmesi için kullanılacak temel kavram ve yöntemleri öğretmeyi amaçlar. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Derse giriş ve ders hakkında bilgilendirme,Olasılık kuramı-Genel tekrar,Koşullu olasılık ve koşullu beklenti.,Stokastik süreçlere ve markov zircirlerine giriş,Kesikli zaman markov zincirleri-1,Kesikli zaman markov zincirleri-2,Kesikli zaman markov zincirleri-3,Üstel dağılım ve poisson süreçleri-1,Üstel dağılım ve poisson süreçleri-2,Üstel dağılım ve poisson süreçleri-3,Sürekli zaman ve markov zincirleri-1,Sürekli zaman ve markov zincirleri-2,Kuyruk sistemleri-1,Kuyruk sistemleri-2; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Kuyruk kuramı tanımlar. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Markov Zinciri modelleri analiz eder. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Üstel dağılımı ve onun Poisson süreci ile ilişkisini uygular. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Sağlık sistemlerinde karşılaşılan belirsizlikleri modellemek için kullanılan yöntemleri tanır. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Deterministik ve rassal süreçlerin farklarını ayırt eder. | 10, 16, 6, 9 | A, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Derse giriş ve ders hakkında bilgilendirme | Introduction to Probability Models - Genel inceleme. |
| 2 | Olasılık kuramı-Genel tekrar | Introduction to Probability Models - Bölüm 1 |
| 3 | Koşullu olasılık ve koşullu beklenti. | Introduction to Probability Models - Bölüm 2 |
| 4 | Stokastik süreçlere ve markov zircirlerine giriş | Introduction to Probability Models - Bölüm 4 |
| 5 | Kesikli zaman markov zincirleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 5 |
| 6 | Kesikli zaman markov zincirleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 5 |
| 7 | Kesikli zaman markov zincirleri-3 | Introduction to Probability Models - Bölüm 5 |
| 8 | Üstel dağılım ve poisson süreçleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 6 |
| 9 | Üstel dağılım ve poisson süreçleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 6 |
| 10 | Üstel dağılım ve poisson süreçleri-3 | Introduction to Probability Models - Bölüm 6 |
| 11 | Sürekli zaman ve markov zincirleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 7 |
| 12 | Sürekli zaman ve markov zincirleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 7 |
| 13 | Kuyruk sistemleri-1 | Introduction to Probability Models - Bölüm 9 |
| 14 | Kuyruk sistemleri-2 | Introduction to Probability Models - Bölüm 9 |
| Kaynak |
| Introduction to Probability Models by Sheldon Ross, Academic Press |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | X | |||||
| 2 | Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. | X | |||||
| 3 | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | X | |||||
| 4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | X | |||||
| 5 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | X | |||||
| 6 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | X | |||||
| 7 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | X | |||||
| 8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır | ||||||
| 9 | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | X | |||||
| 10 | Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |