INE5110 Olasılıksal Modeller ve UygulamalarıBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)
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
INE5110 Olasılıksal Modeller ve Uygulamaları Bahar 3 0 3 8

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Must Course
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi ETHEM ÇANAKOĞLU
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Üyesi ETHEM ÇANAKOĞLU
Opsiyonel Program Bileşenleri: yok
Dersin Amacı: Bu dersin amacı olasılık teorisinin altında yatan matematiksel tekniklerin bilgisini iyi bilinen mühendislik ve yöneylem araştırması problemleri uygulama yoluyla geliştirmektir. Yüksek lisans düzeyindeki bu ders, olasilik teorisi, rassal sayılar, sartli olasilik modelleri Markov süreçleri, Poisson süreçleri gibi stokastik modelleri kapsayacak şekilde tasarlanmıştır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1: Rassal modelleri tanımlar.
2: Olasılıksal bir gerçek hayat problemi için bir model geliştirir.
3: Bir olasılık modelini analitik olarak çözer.
4: Gerçek hayattaki stokastik süreçleri analiz eder.

Dersin İçeriği

Bu ders stokastik süreçler ile ilgili temel bilgi verilen bir zorunlu ders olarak Endüstri Mühendisliği yüksek lisans programında sunulmaktadır. Bu dersi tamamladıktan sonra olasilik teorisi ve uygulamaları alanında bilgi kazandıktan sonra, öğrenciler icin araştırma olanaklarini keşfetmek ve bu konuda yüksek lisans tez calismasi yapmak mümkün olacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Giriş
2) Tesadüfi Değişkenler
3) Ortaklaşa Dağıtılmış Tesadüfi Değişkenler
4) Koşullu Olasılık
5) Koşullu Beklenen Deger
6) Markov Zincirleri
7) Markov Zincirleri Limit Olasılıklari
8) Markov Zincirleri Uygulamalari
9) Ara Sınav
10) Üstel Dağılım
11) Poisson Süreci
12) Markov Süreci
13) Markov Süreci Limit Olasılıklari
14) Kuyruk Teorisi
15) Final sınavı hazırlık
16) Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Introduction to Probability Models, 10th ed. Sheldon M. Ross. Academic Press, 2010 978-0-12-375686-2
Diğer Kaynaklar: Stochastic Processes, 2nd ed. Sheldon M. Ross. Wiley, 1996 0-471-12062-6

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Küçük Sınavlar 2 % 20
Ödev 5 % 15
Ara Sınavlar 1 % 25
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 13 37
Sınıf Dışı Ders Çalışması 15 104
Ödevler 5 40
Küçük Sınavlar 2 2
Ara Sınavlar 1 3
Final 1 3
Toplam İş Yükü 189

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