Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Karar TeorisiIST313035300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Matematik Lisans Programı
Seçmeli @ Moleküler Biyoloji ve Genetik Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüElif Tuna
Dersi Veren(ler)Elif Tuna
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, öğrencilerin tam bilgiye sahip olunmayan durumlarda rasyonel karar alma süreçlerini kavramalarını sağlamak; akılcılık, tercihler, hedefler, belirsizlik ve fayda gibi temel kavramları açıklamak; belirsizlik ve risk altında karar verme ile farklı seçenekler arasındaki beklenen faydanın önemini ele almak ve ayrıca oyun teorisi ile sosyal karar teorisine giriş niteliğinde bir temel oluşturmaktır.
Dersin İçeriğiKarar Teorisi, Veri İşleme, Olasılık Ve Rassal Değişken, Fayda Ve Tanımlayıcı İstatistikler, Belirsizlik, Belirlilik Ve Risk Altında Karar Ölçütleri, Bayes Teoremi, Oyun Teorisi, Markov Zincirleri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Ders Kitabı: Chernoff, Herman., Moses, Lincoln E., Elementary Decision Theory. John Wiley & Sons, 1958.
  • Zorunlu Kaynak: Turanlı, Münevver.,Pazarlama Yönetiminde Karar Alma. Beta Yayınları, 1988.
  • Önerilen Kaynak: Peterson, Martin. An Introduction to Decision Theory. Cambridge University Press, 2013.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, kolektif karar teorisi hakkında bilgiye sahip olabileceklerdir.
  2. Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler,karar teorisi tarihi hakkında bilgiye sahip olabileceklerdir.
  3. Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler,karar problemlerinin formülüzasyonu yapabileceklerdir.
  4. Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler,risk ve belirsizlik altında karar alabileceklerdir.
  5. Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, analitik düşünerek problemleri yapılandırıp analiz edebileceklerdir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Konu Anlatımı: Karar teorisinin tanımı, karar probleminin tanımlanması yapısı ve sınıflandırılması Sınıf-içi Uygulama (20 dk.): Karar teorisinin tanımı, karar probleminin tanımlanması, yapısı ve sınıflandırılması üzerine örnek uygulamaların incelenmesi Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): karar teorisinin tanımı, karar probleminin tanımlanması, yapısı ve sınıflandırılması üzerine tartışma yapılması1. Giriş. Kaynak: Ders Kitabı, 1-10
2Konu Anlatımı: Veri ve veri işleme Sınıf-içi Uygulama (30 dk.): Veri ve veri işleme üzerinde örnek uygulamaların yapılması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Gündelik hayattaki örnek uygulamalar üzerinde tartışma yapılması1. Veri işleme. Kaynak: Ders Kitabı, 17-40
3Konu Anlatımı: Olasılık ve rassal değişkenlere giriş Sınıf-içi Uygulama (30 dk.): Olasılık ve rassal değişkenlere giriş ile ilgili örnek çözümlerinin yapılması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Olasılık ve rassal değişkenlerle ilgili örnekler yoluyla tartışma yapılması1. Olasılık ve rassal değişkenler. Kaynak: Ders Kitabı, 41-73
4Konu Anlatımı: Fayda Ve Tanımlayıcı İstatistikler Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Fayda ve tanımlayıcı istatistikler ile ilgili örnek çözümleri Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Fayda ve tanımlayıcı istatistikler ile ilgili tartışma yapılması 1. Fayda ve tanımlayıcı istatistikler. Kaynak: Ders Kitabı, 79-117
5Konu Anlatımı: Fayda Ve Tanımlayıcı İstatistikler Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Fayda ve tanımlayıcı istatistikler ile ilgili örnek çözümleri Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Fayda ve tanımlayıcı istatistikler ile ilgili tartışma yapılması Kısa Sınav 1 (15 dk.): Ders sonunda, derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması.1. Fayda ve tanımlayıcı istatistikler. Kaynak: Ders Kitabı, 79-117 2. Kısa Sınav: Fayda ve tanımlayıcı istatistikler, Kaynak: Ders Kitabı, 79-117
6Konu Anlatımı: Karar ölçütleri- belirlilik altında karar ölçütü Sınıf-içi Uygulama (30 dk.): karar ölçütleri- belirlilik altında karar ölçütlerine ilişkin örnekler verilerek uygulama yapılması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Karar ölçütleri- belirlilik altında karar ölçütlerine ilişkin örnekler verilerek yapılan uygulamalar üzerinde tartışma1. Belirlilik altında karar verme. Kaynak: [1], 1-10
7Konu Anlatımı: Karar ölçütleri- belirsizlik altında karar ölçütü Sınıf-içi Uygulama (50 dk.): karar ölçütleri- belirsizlik altında karar ölçütleri üzerine örnek uygulamalar yapılması Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Karar ölçütleri- belirsizlik altında karar ölçütleri üzerine yapılan örneklerin tartışılması Kısa Sınav 2 (15 dk.): Ders sonunda, son iki derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması1. Belirsizlik Altında Karar. Kaynak: [1], 11-23 2. Kısa Sınav 2: Belirsizlik altında karar Kaynak: Ders Kitabı, 119-163
8Ara Sınav 1
9Konu Anlatımı: Karar ölçütleri- risk altında karar ölçütü Sınıf-içi Uygulama (30 dk.): Risk altında karar ölçütlerine ilişkin örneklerin uygulanması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Risk altında karar ölçütlerine ilişkin örneklerle ilgili tartışma yapılması1. Risk altında karar. Kaynak: Ders Kitabı, 119-163
10Konu Anlatımı: Bayes teoremi Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Bayes teoremine giriş niteliğinde örnek problemlerin çözümü Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Bayes teoreminin temel fikri üzerine tartışma yapılması1. Bayes stratejilerinin hesaplanması, Ders Kitabı, 166-192
11Konu Anlatımı: Bayes Teoremi Ve Karar Süreci Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Bayes teoremi ve karar sürecine ilişkin örnek uygulamaların yapılması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Bayes teoremi ve karar sürecine dair tartışmaların yapılması Kısa Sınav 3 (15 dk.): Ders sonunda, son iki derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması1. Bayes stratejilerinin hesaplanması, Ders Kitabı, 166-192 2. Kısa Sınav 3: Bayesgil karar verme, Kaynak: Ders Kitabı, 166-192
12Konu Anlatımı: Bayes yaklaşımıyla karar vermede kesikli dağılımlar Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Bayes yaklaşımıyla karar vermede kesikli dağılımlarla ilgili örnek çözümleri Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Bayes yaklaşımıyla karar vermede kesikli dağılımlara ilişkin örneklerin tartışılması1. Bayes yaklaşımıyla karar vermede kesikli dağılımlar, Kaynak: [2], 200-211
13Konu Anlatımı: Bayes yaklaşımıyla karar vermede sürekli dağılımlar Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Bayes yaklaşımıyla karar vermede sürekli dağılımlarla ilgili örnek çözümleri Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Bayes yaklaşımıyla karar vermede sürekli dağılımlara ilişkin örneklerin tartışılması Kısa Sınav 4 (15 dk.): Ders sonunda, son iki derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması1. Bayes yaklaşımıyla karar vermede dağılımlar, Kaynak: [2], 200-211 2. Kısa Sınav 4: Bayesgil karar verme, Kaynak: Ders Kitabı, 166-192
14Konu Anlatımı: Oyun teorisi Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Oyun matrislerinin çözümüne ilişkin örnek uygulamaların yapılması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Oyun matrislerinin alternatif çözümlerine ilişkin tartışma yapılması1. Oyun teorisi, Ders Kitabı, 346-352
15Konu Anlatımı: Oyun teorisi Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Oyun matrislerinin çözümüne ilişkin örnek uygulamaların yapılması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Oyun matrislerinin alternatif çözümlerine ilişkin tartışma yapılması1. Oyun teorisi, Ders Kitabı, 346-352
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım14
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği430
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması145
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği45
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok