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) |
Modern Lojistik faaliyetleri bilmek ve bu konularda temel mevzuatı öğrenmek |
|
2) |
Uluslararası lojistik ve tedarik zinciri yönetimi alanındaki (lojistik sistem tasarım ve planlaması, satın alma, üretim, stok yönetimi, depo ve taşıma yönetimi, satış ve dağıtım, stratejik ortaklıklar, risk yönetimi, performans ölçümü vb.) temel bilgi, kavram ve mevcut teorileri kavrar ve kullanabilir. |
|
3) |
Uygun teori, araç ve yöntemleri kullanarak etkin lojistik ve tedarik zinciri stratejileri geliştirebilir, işletmenin misyon ve hedeflerini destekleyecek lojistik sistem tasarımlarını yapabilir ve kararlar verebilir. |
|
4) |
Yeni pazarlama ve satış teknikleri bilgileriyle uluslararası pazarlara açılma kurallarını bilme ve uygulama becerisine sahip olmak |
|
5) |
Karmaşık ve hızla değişen küresel ve ulusal iş dünyasını ve uluslararası lojistik ortamındaki başlıca oyuncuları, koşul ve dinamikleri anlar. |
|
6) |
Tedarik zinciri yönetim ve uygulamalarındaki problemlere yenilikçi çözümler üretebilir ve performansın iyileştirilmesi için tavsiyelerde bulunabilir. |
|
7) |
Lojistik yönetimi alanında yaygın olarak faydalanılan yazılım ve uygulamaları kullanabilir. |
|
8) |
Kişisel ve mesleki yetkinliğini güncel tutabilmek için ilgili iletişim ağlarının içinde yer almak, çalıştığı sektörle ilgili değişimleri takip etmek ve kendini sürekli geliştirebilir. |
|