| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sayısal Yöntemler I | MFD121 | Seçmeli | Doktora | 1 | Güz | 6 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Selçuk KOÇ
Doç. Dr. Ozan GÖNÜLLÜ
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) İşletme sorunlarından oluşan gerçek problemleri modelleyebilme
2) Ortaya konan işletme problemlerinin çözümünde kullanılabilecek sayısal yöntemler yaklaşımlarını öğrenebilmek
3) İşletme problemlerinin çözümünde sayısal yöntemler yaklaşımlarının uygulamasını yapabilme
4) Modellerin çözümüyle elde edilen analiz sonuçlarını yorumlayabilme ve raporlayabilme
5) Problem çözümüyle elde edilen sonuçları kullanarak rasyonel kararlar verebilme
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||
| 1 | 2 | 3 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||
| 1 | Yüksek | Yüksek | ||
| 2 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | |
| 3 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | |
| 4 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | |
| 5 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | |
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstatistik I
Dersin İçeriği
Olasılık Teorisi ve Olasılık Dağılımları, Karar Kuramı, Fayda Kuramı, Doğrusal Programlama, Duyarlılık Analizleri, Ulaştırma ve Atama Problemleri, Oyun Teorisi, Tam Sayılı Programlama, Hedef Programlama
Haftalık Ders İzlencesi
1) Veri ve İstatistik (Değişken, Gözlem, ve istatistiksel birim; nicel ve nitel değişkenler, bilgi kaynakları ve edinme yolları)2) Tanımlayıcı İstatistik : Verilerin tablolaştırılması ve grafiksel gösterimi
3) Tanımlayıcı İstatistik : Nicel verilerin özetlenmesi, çapraz tablolama ve serpilme diyagramları.
4) Tanımlayıcı İstatistik : Merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, kırpık ortalama, ağırlıklı ortalama, ortanca, ensık değer, yüzebölenler ve dörde bölenler)
5) Tanımlayıcı İstatistik : Merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, kırpık ortalama, ağırlıklı ortalama, ortanca, ensık değer, yüzebölenler ve dörde bölenler) - Devam
6) Tanımlayıcı İstatistik : Değişim aralığı, Dördebölenler aralığı, varyans, standart sapma , değişim katsayısı)
7) Tanımlayıcı İstatistik : Standart sapma ve ortalamanın istatistiksel kullanımı (z-ölçüleri ve Chebyshev Eşitsizliği)
8) Ara sınav/Değerlendirme
9) Tanımlayıcı İstatistik : Keşfedici veri analizi, İlişki katsayısı ve kovaryans.
10) Olasılığa Giriş
11) Olasılığa Giriş - Devam
12) Kesikli olasılık Dağılımları : Rassal değişken, beklenen değer ve varyans, Binom ve Poisson olasılık dağılımları
13) Kesikli olasılık Dağılımları : Rassal değişken, beklenen değer ve varyans, Binom ve Poisson olasılık dağılımları
14) Sürekli Olasılık Dağılımı : Normal ve üstel dağılım
15) Sürekli Olasılık Dağılımı : Normal ve üstel dağılım -Devam
16) Yarıyıl sonu sınavı
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
30% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte