UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
MAT5019	Uygulamalı İstatistiksel Analiz	Bahar	3	0	3	12

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	Turkish
Dersin Türü:	Must Course
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Prof. Dr. İRİNİ DİMİTRİYADİS
Opsiyonel Program Bileşenleri:	İstatistik paket programlarının kullanımı.
Dersin Amacı:	Dersin amacı öğrenciye olasılık ve istatistik kuramının temel kavramlarını Excel uygulamaları üzerinden anlatarak,karmaşık gerçek hayat problemlerinin nasıl çözülebileceğini göstermektir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersin sonunda öğrenci kesikli ve sürekli rastlantı değişkenlerinin, koşullu beklenen değerin ekonomik problem çözümlerinde, proje kredilendirme kararlarında, bir şirketin kar seviyesinin modellenmesinde ne şekilde kullanıldığını anlayacak, veri üzerinden korelasyon hesaplaması, regresyon analizi yapabilecek, portföy optimizasyonunun neleri içerdiğini anlayacak, öngörü modellerinin nasıl kurulduğunu ve ne şekilde işlediğini bilecektir.

Dersin İçeriği

Simülasyon ve koşullu olasılık, kesikli ve sürekli rastlantı değişkenleri ve uygulamları, korelasyon ve çok boyutlu Normal değişkenler ve uygulamları, koşullu beklenen değer ve lineer regresyon, simülasyon ve karar verme, risk paylaşımı, dinamik modeller ve GLM'e giriş.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Excel uzerinde veri analizi, basit simulasyon modeli, koşullu beklenen değer, olasılık ağaçları ve Bayes kuralı, ileri excel çizelgeleri.
2)	Kesikli rastlantı değişkenleri, kesikli değişkenlerin simülasyonu, beklenen değer ve standart sapma, veriden tahmin ve karar kriterleri.
3)	Sabit risk toleransı altında fayda, risk sevmezlik,simülasyon verisi ile fayda analizi, belirlilik eşitliği ve risk primi.
4)	Sürekli rastlantı değişkenleri, Normal dağılım, logaritmik ve üstel dağılımlar, Normal lotaryaların belirlilik eşitliği, diğer dağılımlar.
5)	Çok boyutlu raslantı değişkenlerinin korelasyonu.
6)	Çok boyutlu Normal yatırım gelirli portföy analizi, etkin portföy kurgusu.
7)	Koşullu olasılık,Lineer Regresyon modelleri.
8)	Karar değişkenlerinin optimizasyonu, karar vermede simülasyonun yeri, karar ağaçları, rekabet davranışı analizi.
9)	Finansta risk paylaşımı,optimal risk paylaşımı, ahlaki istismar altında risk paylaşımı.
10)	Kurumsal karar verme süreçleri, borsa değerlemeleri ve arbitraj fiyatlaması.
11)	Dinamik büyüme modelleri, zaman serileri ile tahmin, log-optimal yatırım stratejileri. Uygulamalar.
12)	Genelleştirilmiş doğrusal modellere giriş, bağlantı fonksiyonları, tahmin ve test etme.
13)	Genelleştirilmiş doğrusal modellere devam.
14)	Tekrar ve diğer uygulamalar.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Probability Models for Economic Decisions, Roger, B. Myerson, Duxubury Applied Series.
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Projeler	4	% 100
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 0
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 100
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	6	5	30
Proje	4	32	128
Toplam İş Yükü			200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme.
2)	Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme)
3)	Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme.
4)	Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme.
5)	Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme.
6)	Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme.
7)	Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme.
8)	Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme.
9)	Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme.
10)	Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme.
11)	Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek.
12)	Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek.