PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Stokastik ModellemeMAN 639693 + 037,50
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Stokastik süreçler ve bunların karakterize edilmesi hakkında temel bir anlayış geliştirme
2. Olasılıksal mantık yürütme becerisi
3. Çeşitli işletme sistemleri için gürültü altında dinamik sistemlerin modellenmesi becerisi
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Bu ders kapsamında incelenecek konular şunlardır: stokastik modelleme ve temel kavramlar; olasılık ve ilgili çerçeveler; rassal değişkenler; çoklu rassal değişkenler; rassal değişkenli fonksiyonlar; s-transform ve z-transformasyon yöntemleri; Poisson süreçleri; Wiener süreçleri; yenilenme süreçleri; markov süreçleri; markov karar süreçleri; stokastik programlama; optimal LQG kontrol modeli. Bu konular paralelinde makale incelemeleri yapılacaktır.
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Stokastik modellemeye giriş
2Temel olasılık, rassal değişkenler, çoklu rassal değişkenler
3Rassal değişkenli fonsiyonlar
4s-transform ve z-transform yöntemleri
5Poisson süreçleri, Wiener süreçleri
6Yenilenme süreçleri
7Ara sınav
8Markov süreçleri
9Markov karar süreçleri
10Stokastik programlama
11Optimal LOG kontrol modeli
12Makale inceleme 1
13Makale inceleme 2
14Genel tekrar
 
Kaynaklar:
 
 
Diğer Kaynaklar:
 
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Anlatım, problem çözümleri, örnek olay çalışması, soru-cevap, tartışma
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara sınav1%30
Ödev1%20
Final sınavı1%50
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor