| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Karar Analizi II | MIS 402 | 4 | 2 | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Risk ve Belirsizlik Ayırımı |
| 2. İstatistiksel Karar Teorisine giriş |
| 3. buluşsal karar verme kriterlerinin kullanımı |
| 4. Fayda Fonksiyonunun özellikleri ve paradokslar |
| 5. Karar Ağaçlarının kurulması |
| 6. Stokastik Üstünlük (Baskınlık) Kriteri ve kullanımı |
| 7. Sınır analizleri ve uygulamaları |
| 8. Benzetim ve karar verme için kullanımı |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu dersin amacı Yönetim Bilişim Sistemleri program öğrencilerine belirsizlik altında karar alma analizlerinin temellerini tanıtmayı amaçlamaktadır. Dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, belirsizlik altında (rasyonel) karar almaya yönelik farklı model ve karar analiz teknikleri hakkına bilgi ve gerçek hayat uygulamalarına yönelik bir aracın kullanımını da öğrenmiş olacaklardır. Dersin içeriği (sınırlı olmamak kaydıyla), Karmaşık ortamlarda karar verme; risk ve belirsizlik; istatistiksel karar teorisi, fayda teorisi; karar ağaçları; buluşsal yöntemler; benzetim yöntemleri; Stokastik üstünlük; etkin sınır; çok amaçlı karar verme yöntemlerine giriş konularını kapsamaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Giriş: Karar Teorisi ve Temel Kavramlar |
| 2 | Karar ve Optimizasyon |
| 3 | Belirsizlik: Nedir, Sınıflama, Yaklaşımlar I |
| 4 | Belirsizlik: Nedir, Sınıflama, Yaklaşımlar II |
| 5 | Belirsizlik Altında Karar Verme: Olasılıklar olmadan Karar Verme |
| 6 | Belirsizlik Altında Karar Verme: İstatistiksel Karar Teorisine Giriş |
| 7 | Mükemmel ve Örneklem Bilgilerinin Değerleri |
| 8 | Fayda Fonksiyonları, Özellikleri ve Ölçümü |
| 9 | Tek Özellikli (değişkenli) Fayda Fonksiyonu Ölçümü |
| 10 | Çok Özellikli (değişkenli) Fayda Fonksiyonu Ölçümü |
| 11 | Benzetim |
| 12 | Stokastik Üstünlük |
| 13 | Karar Ağaçları |
| 14 | Sınır Analizleri |
| |
| Kaynaklar: |
| Decision Analysis for Management Judgement, Paul Goodwin, Geoge Wright. Wiley |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Thinking and Deciding, J. Baron, Cambridge University Press
Statistics for Business and Economics, Paul Newbold, W. Carlson and B. Thorne (Statistical Decision Theory Chapter), Pearson
|
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Yüz-Yüze |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Midterm Exam | 1 | %30 |
| Oral Presentation | 1 | %20 |
| Final Exam | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |