Hafta |
Konu |
Ön Hazırlık |
1) |
• Kantitatif ve kalitatif analiz arasındaki farkları tartışır.
• Problemi tanımlar.
• Model geliştirmeyi analiz eder.
|
|
2) |
• Matematiksel modelin avantajlarını açıklar.
• Riske göre gruplandırılmış matematiksel modelleri açıklar.
• Problemi tanımlar.
• Model geliştirir.
• Veri girdilerini edinir.
• Çözüm geliştirir.
• Çözümü test eder.
• Sonuçları analiz eder.
|
|
3) |
• Temel olasılık kavramlarını açıklar.
• Olasılığın türlerini listeler.
• İstatistiksel olarak bağımlı ve bağımsız olaylar arasındaki farkı tartışır.
• Kesikli rassal değişkenin olasılık dağılımını analiz eder.
• Sürekli rassal değişkenin olasılık dağılımını analiz eder.
|
|
4) |
• Binom formulü ile soru çözer.
• Binom tabloları ile soru çözer.
• Normal eğri altında kalan alanı hesaplar.
• Standart normal dağılım tablosunu nasıl kullanacağını açıklar.
|
|
5) |
• Karar teoremini tanımlar.
• Belirsizlik altında iyimserlik kriterine göre karar vermeyi tanımlar.
• Belirsizlik altında kötümserlik kriterine göre karar vermeyi tanımlar.
• Belirsizlik altında gerçeklik kriterine göre (Hurwicz Criterion) karar vermeyi tanımlar.
• Belirsizlik altında eşit olasılık kriterine göre (laplace) karar vermeyi tanımlar.
• Belirsizlik altında minimax kriterine göre karar vermeyi tanımlar.
|
|
6) |
• Duyarlılık analizini tanımlar ve açıklar.
• Bayes analizi ile olasılık değerlerinin nasıl tahmin edildiğini gösterir.
• Revize edilen olasılıkları hesaplar.
• Anket sonuçlarındaki olası sorunları tartışır.
• Fayda eğrisini ölçmeyi ve oluşturmayı gösterir.
|
|
7) |
• Regresyon modellerini sınıflandırır.
• Scatter diyagramlarının nasıl yorumlanacağını açıklar.
• Regresyon modelinin uygunluğunu ölçer.
• Regresyon modelinin belirlenmesini ve varsayımlarını açıklar.
• Modelin anlamlılığını test eder.
• Çoklu regresyon modellerini değerlendirir.
|
|
8) |
• Vize sınavı
• Matematiksel modelin avantajlarını açıklar.
• Riske göre gruplandırılmış matematiksel modelleri açıklar.
• Kesikli rassal değişkenin olasılık dağılımını analiz eder.
• Normal eğri altında kalan alanı hesaplar.
• Standart normal dağılım tablosunu nasıl kullanacağını açıklar.
• Belirsizlik altında gerçeklik kriterine göre (Hurwicz Criterion) karar vermeyi tanımlar.
• Belirsizlik altında eşit olasılık kriterine göre (laplace) karar vermeyi tanımlar.
• Bayes analizi ile olasılık değerlerinin nasıl tahmin edildiğini gösterir.
• Regresyon modelinin belirlenmesini ve varsayımlarını açıklar.
• Modelin anlamlılığını test eder.
|
|
9) |
• Zaman serisi modellerini tanımlar.
• Nedensellik modellerini tanımlar.
• Kalitatif modelleri tanımlar.
• Scatter diyagramlarının zaman serilerini yorumlamak için nasıl kullanılacağını açıklar.
• Trend projeksiyonlarını analiz eder.
• Mevsimsel değişimleri analiz eder.
• Mevsimsel değişimleri trend ile analiz eder.
|
|
10) |
• Grafik gösterimi ile kısıtlamaların nasıl kullanılacağını gösterir.
• Isoprofit çizgi çözümünü analiz eder.
• Köşe noktası çözün yöntemini analiz eder.
• Aylak ve artık kavramlarını açıklar.
|
|
11) |
• Doğrusal programlamada ‘çözümü mümkün olmayan’ özel durumu analiz eder.
• Doğrusal programlamada ‘sonsuzluk’ özel durumu analiz eder.
• Doğrusal programlamada ‘artık’ özel durumu analiz eder.
• Doğrusal programlamada ‘alternatif optimal çözüm’ özel durumu analiz eder.
• En küçükleme problemi çözer.
• Doğrusal programlamada dört özel durumu analiz eder.
• Duyarlılık analizini tanımlar ve açıklar.
|
|
12) |
• Pazarlama uygulamalarını belirler ve açıklar.
• Üretim uygulamalarını belirler ve açıklar.
• İş planlaması uygulamalarını belirler ve açıklar.
• Finansal uygulamalarını belirler ve açıklar.
• Bileşen karıştırma uygulamalarını belirler ve açıklar.
• Ulaştırma uygulamalarını belirler ve açıklar.
|
|
13) |
• Binary (0-1) değeişkenleri ile model çözer.
• Doğrusal olmayan amaç fonksiyonu ve doğrusal kısıtlamaları belirler ve açıklar.
• Doğrusal olmayan amaç fonksiyonu ve doğrusal olmayan kısıtlamaları belirler ve açıklar.
• Doğrusal amaç fonksiyonu ve doğrusal olmayan kısıtlamaları belirler ve açıklar.
|
|
14) |
• Oyun kavramının terminolojisini belirler ve açıklar.
• Minimax kriterini belirler ve açıklar.
• Saf strateji oyunlarını belirler ve açıklar.
• Karma strateji oyunlarını belirler ve açıklar.
• Egemen strateji oyunlarını belirler ve açıklar.
|
|
15) |
Final Sınavı |
|
|
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi |
Katkı Payı |
1) |
Lojistik ve tedarik zinciri yönetimi ile ilgili temel bilgileri ve mevcut teorileri anlayabilir ve kullanabilir (lojistik sistemleri tasarım ve planlama, satın alma, üretim, envanter yönetimi, stratejik ittifaklar, risk yönetimi, performans ölçümü vb.) |
|
2) |
Lojistik ve tedarik zinciri sisteminin verimli kullanımı için uygun stratejiler geliştirebilir ve kurumun misyon ve vizyonunu destekleyen sistem tasarımları yapabilir. |
|
3) |
Lojistik ve tedarik zinciri süreçlerindeki belirsizlikleri tespit edebilir ve riskleri yönetmeye yönelik tedbirler alabilir |
|
4) |
Tedarik zinciri yönetimindeki durumları değerlendirebilir ve sistemde hangi problemleri belirleyebilir ve analiz edebilir |
|
5) |
Tedarik zinciri yönetimi ve uygulamalarının sorunlarına yenilikçi çözümler üretebilir ve performansın iyileştirilmesi için önerilerde bulunabilir |
|
6) |
Ekonomi, muhasebe, insan kaynakları yönetimi, uluslararası ticaret gibi temel yönetim biliminin genel kavram ve uygulamalarını bilir ve bu bilgiyi lojistik ve tedarik zinciri sistemlerinin tasarımı için entegre eder. |
|
7) |
Karmaşık ve hızla değişen küresel ve ulusal iş dünyasını ve uluslararası lojistik ortamının ana oyuncularını, koşullarını ve dinamiklerini anlayabilir. |
|
8) |
Uluslararası lojistik faaliyetlerini şekillendiren yasal çerçevelerin farkındadır ve bu faaliyetlerin ulusal ve uluslararası mevzuat ve yönetmeliklere uygunluğunu değerlendirir |
|
9) |
Alan ile ilgili konularda veri toplamak ve analiz etmek için gerekli kaynakları seçer, etkili kullanır ve araştırmalardan doğru çıkarımlar yapar ve bu verileri raporlayabilir. |
|
10) |
Lojistik yönetimi alanında yazılım ve uygulamaları kullanabilir |
|