Geri
AKADEMİK
Geri Dön

Ders Tanımı

Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
KARAR ANALİZİ 3+0 3 6
Ders Programi Henüz Hazırlanmamıştır.
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili İngilizce
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Programa Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üye. Melis Almula KARADAYI
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üye. Melis Almula KARADAYI
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Ders aşağıdaki amaçlar doğrultusunda tasarlanmıştır. • Karmaşık karar problemlerine istatistik modellerin uygulanması. • Eleştirel düşünme , modelleme ve karar vermede rasyonel akıl yürütme • Karar problerinin analizi ve yapılandırılması. • Gerçek dünyanın karmaşık karar problemlerine çözüm bulmak için kullandığımız bilimsel kuramların (olasılık kuramı, vb.) limitlerini anlamak.
Dersin İçeriği Bu ders; Dersin tanıtımı, Karar Analizi ve Karar Vermeye Giriş,Analitik Hiyerarşi Prosesi ,Karar Ağaçları, Beklenen Değer, Risk profili, Baskınlık,Karar Verme ve Vaka örnekleri,Duyarlılık Analizi / Vaka örnekleri,Belirsizlik Modelleri : Olasılık Kuramı Tekrarı ,Belirsizlik Modelleri: Dağılımlar ,Belirsizlik Modelleri: Veri ,Tekrar ve Ara Sınav ,Belirsizlik Modelleri: Regresyon Analizi ,Vaka Çalışmaları,Bilginin Değeri: Mutlak Bilgi,Bilginin Değeri: Mutlak Olmayan Bilgi ,Genel Tekrar ve Proje Sunumları; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
Risk çözümlemeleri ve beklenen değer hesaplarını birlikte yorumlayarak en akılcı karar seçeneğini saptar. 1, 2, 4 A, B, D
Karar Kuramı temel kavramlarını ve modelleme aşamalarını tanır. 1, 2, 4 A, B
Karar problemlerinin yapısal modellemesini karar ağaçları yardımıyla gerçekleştirebilir. 1, 2 A, B, D
Karar vericinin tercihlerini probleme uyarlar. Öznel veya nesnel tercihlerin karşılaştırmasını yaparak sonuca etkilerini gösterir. 1, 2 A, B, D
Gerçek bir karar problemin tüm karar verme süreci aşamalarını uygular ve çözümlemesini yapar. 1, 2, 3, 4 A, B, D
Öğretim Yöntemleri: 1: Anlatım, 2: Soru - Cevap, 3: Tartışma, 4: Alıştırma ve Uygulama
Ölçme Yöntemleri: A: Yazılı sınav, B: Sözlü Sınav, D: Proje / Tasarım
Haftalık ders konuları ve öğrenim hedefleri için tıklayınız.

Ders Akışı

Sıra Konular Ön Hazırlık
1 Dersin tanıtımı, Karar Analizi ve Karar Vermeye Giriş
2 Analitik Hiyerarşi Prosesi
3 Karar Ağaçları, Beklenen Değer, Risk profili, Baskınlık
4 Karar Verme ve Vaka örnekleri
5 Duyarlılık Analizi / Vaka örnekleri
6 Belirsizlik Modelleri : Olasılık Kuramı Tekrarı
7 Belirsizlik Modelleri: Dağılımlar
8 Belirsizlik Modelleri: Veri
9 Tekrar ve Ara Sınav
10 Belirsizlik Modelleri: Regresyon Analizi
11 Vaka Çalışmaları
12 Bilginin Değeri: Mutlak Bilgi
13 Bilginin Değeri: Mutlak Olmayan Bilgi
14 Genel Tekrar ve Proje Sunumları
Kaynaklar
Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis by Robert T. Clemen& T. Reilly South –Western Cengage Learning Academic Press. ISBN 0-495-01508
W. L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Thompson Brooks/Cole, 2004. H. A. Taha, Operations Research: An Introduction, Pearson Education, 2007.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No Program Yeterliliği Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
0
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
X
0
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
0
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
X
0
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
X
0
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
X
0
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
0
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
X
0
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
X
0
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
0
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
0
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
X

Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Sistemi Mutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı   30
Genel Sınavın Başarıya Oranı   70
Toplam   100

AKTS - işyükü

AKTS / İşyükü Tablosu
Etkinlik Sayı Süresi
(Saat)
Toplam
İş Yükü
(Saat)
Ders Saati 14 3 42
Rehberli Problem Çözme 0 0 0
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi 1 21 21
Oku Dışı Diğer Faaliyetler 14 3 42
Proje Sunumu / Seminer 1 40 40
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı 0 0 0
Ara Sınav ve Hazırlığı 1 15 15
Genel Sınav ve Hazırlığı 1 20 20
Performans Görevi, Bakım Planı 0 0 0
Toplam İş Yükü (Saat) 180
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(48/30) 6
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu