PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Stokastik SüreçlerIE 5023 + 037,50
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Olasılıksal süreçlerin modellenmesinde rassal değişken kullanım bilgisi
2. Stokastik süreçler bilgisi
3. Kesikli zaman Markov zincirlerini modelleme ve analiz yeteneği
4. Poisson süreçler bilgisi
5. Yenilenme kuramının ve uygulamalarının anlaşılması
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerÖğretim üyesinin onayı.
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Olasılık teorisine giriş; rassal değişkenler; dağılımlar, beklenen değer ve varyans; koşullu dağılım; stokastik süreçlere giriş; kesikli-zamanlı Markov zincirleri; üstel dağılım ve Poisson süreçleri; yenileme teorisi.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

Yoktur
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Olasılık kuramına giriş, Rassal değişkenler, Olasılık uzayı
2Kesikli rassal değişkenler: dağılımları, özellikleri, beklenen değerleri ve değişkenlikleri
3Sürekli rassal değişkenler: dağılımları, özellikleri, beklenen değerleri ve değişkenlikleri
4Bileşik dağılımlar, koşullu olasılık ve koşullu beklenen değer
5Stokastik süreçlere giriş
6Markov zincirleri: Dönüşlülük/Geçişlilik analizi, Chapman-Kolmogorov denklemleri
7Markov zincirleri: durum sınıflandırması, limit olasılıkları
8Markov zincirleri: geçici durumlarda harcanan zamanın beklenen değeri, yutma olasılıkları ve yutan zincirler
9Markov zincirleri uygulamaları
10Üssel dağılım ve Poisson süreci
11Poisson sürecinde birleştirme ve ayrıştırma
12Homojen olmayan Poisson süreci, bileşik Poisson süreci
13Yenilenme kuramı
14Yenilenme kuramı uygulamaları
 
Kaynaklar:
Sheldon M. Ross, Introduction to Probability Models, 10th Edition, Elsevier, 2010. (978-0-12-375686-2)
 
Diğer Kaynaklar:
(1) Mark A. Pinsky and Samuel Karlin, An Introduction to Stochastic Modeling, 4th Edition, Elsevier, 2011. (978-0-12-381416-6) (2) Sheldon M. Ross, Stochastic Processes, 2nd Edition, Wiley, 1996 (0-471-12062-6)
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
3 saat teorik ders
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ödev5%30
Ara Sınav1%30
Final Sınavı1%40
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı
1Endüstri Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.3
2Endüstri Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. Yeni ve gelişmekte olan uygulamaların farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.3
3Endüstri Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, bileşen veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir ve uygular.1
4Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.2
5Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.0
6Endüstri Mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.0
7Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.0
8Bir yabancı dili (özellikle İngilizceyi) en az Avrupa Dili Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.1