| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Karar Analizi | IE 435 | 4 | 1 | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Karar analizi elemanlarını saptama ve bu elemanları kullanarak bir karar modelinin oluşturulması ve çözülmesi becerilerini edineceklerdir. |
| 2. Karar vermede belirsizliklerin saptanarak çözümlenmesi ve duyarlılık analizi ile ilgili beceriler edineceklerdir. |
| 3. Takım halinde çalışma becerilerini geliştirmiş olacaklar. |
| 4. Etik konuların farkında olacaklar. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | IE 227 (önkoşul) |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Giriş; bazı temel kavramların tekrarı; karar modelinin yapılandırılması ve oluşturulması; karar çeşitleri; alternatiflerin eleme aşamasından geçirilmesi ve beklenen değer analizi; tek amaçlı karar ağacı analizi ve ilgili risk profilleri; çok amaçlı karar ağacı analizi ve ilgili risk profilleri; belirsizlik altında karar vermede olasılıklı ve olasılıklı olmayan kriterler; bilginin değeri; fayda teorisine giriş, duyarlılık analizi. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Karar analizine giriş |
| 2 | Olasılık ve mühendislik iktisatı analizi ile ilgili temel kavramların tekrarı |
| 3 | Karar modelinin yapılandırılması ve oluşturulması: nihai model ve karar modeli elemanları |
| 4 | Karar modelinin yapılandırılması ve oluşturulması: etkilenim şemaları ve karar ağaçları ile yapılandırma |
| 5 | Karar türleri ve modelleri, alternatiflerde eleme, beklenen değer analizi |
| 6 | Risk altında tek amaçlı karar verme: Karar ağaçları ve beklenen değer analizi |
| 7 | Risk altında tek amaçlı karar verme: Risk profilleri ve baskınlık |
| 8 | Risk altında çok amaçlı karar verme: ölçekler, etkilenim şemaları ve karar ağaçları |
| 9 | Risk altında çok amaçlı karar verme: ödünleşimlerin değerlendirilmesi, beklenen değer analizi ve risk profilleri |
| 10 | Belirsizlik altında karar vermede olasılıklı ve olasılıklı olmayan kriterler |
| 11 | Bilginin değeri |
| 12 | Tercihlerin modellenmesi ve fayda teoremi: risk karşısındaki tavır ve tutumlar ve fayda yaklaşımı |
| 13 | Tercihlerin modellenmesi ve fayda teoremi: beklenen fayda, kesinlik eşleniği, çekince primi kavramları, fayda fonksiyonlarının değerlendirlmesi |
| 14 | Duyarlılık analizi: tek ve iki yönlü duyarlılık analizleri ve grafiksel araçlar |
| |
| Kaynaklar: |
| R.T. Clemen, T. Reilly, Making Hard Decisions with DecisionTools, Cengage Learning, 2014. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| (1) W.L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Cengage Learning, 2003.
(2) A.L. Golub, Decision Analysis: An Integrated Approach, Wiley, 1997 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 saat yüz yüze teorik ders işlenecektir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 2 | %30 |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |