Course Information
SemesterCourse Unit CodeCourse Unit TitleT+P+LCreditNumber of ECTS Credits
0EDSS429Stochastic Processes3+0+035

 
Course Details
Language of Instruction Turkish
Level of Course Unit Bachelor's Degree
Department / Program Industrial Engineering
Type of Program Formal Education
Type of Course Unit Elective
Course Delivery Method Face To Face
Objectives of the Course In this course, many types of stochastic processes will be introduced and the logic of thinking about stochastic events and systems will be explained. In this way, students will gain the ability to solve possible problems in real life.
Course Content Introduction to stochastic processes, definitions and concepts, Bernoulli processes, Poisson process and related distributions, Markov chains, transition probability matrix, first and n-step analysis, classification of Markov chains, limit state of Markov chains, Birth and death processes, Renewal processes, Queuing theory.
Course Methods and Techniques
Prerequisites and co-requisities None
Course Coordinator None
Name of Lecturers Asist Prof. Dr. Öğretim Üyesi
Assistants None
Work Placement(s) No

Recommended or Required Reading
Resources Introduction to Stochastic Processes, Erhan Çınlar, Dover Publications. Olasılıksal Süreçlere Giriş, Ceyhan İnal, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, 1988. Markov Zincirleri, Tahir Khaniyev, KTÜ Yayınları. Stochastic Processes, Sheldon M. Ross, 2nd Edition, Wiley.
Introduction to Stochastic Processes, Erhan Çınlar, Dover Publications. Olasılıksal Süreçlere Giriş, Ceyhan İnal, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, 1988. Markov Zincirleri, Tahir Khaniyev, KTÜ Yayınları. Stochastic Processes, Sheldon M. Ross, 2nd Edition, Wiley.

Course Category
Engineering %30
Engineering Design %70

Planned Learning Activities and Teaching Methods
Activities are given in detail in the section of "Assessment Methods and Criteria" and "Workload Calculation"

Assessment Methods and Criteria
In-Term Studies Quantity Percentage
Mid-terms 1 % 30
Assignment 1 % 20
Final examination 1 % 50
Total
3
% 100

 
ECTS Allocated Based on Student Workload
Activities Quantity Duration Total Work Load
Course Duration 16 4 64
Hours for off-the-c.r.stud 16 4 64
Mid-terms 1 2 2
Final examination 1 2 2
Total Work Load   Number of ECTS Credits 5 132

 
Course Learning Outcomes: Upon the successful completion of this course, students will be able to:
NoLearning Outcomes
1 Bir stokastik süreç tanımını anlar ve özellikle Markov süreçlerini tanımlayabilecektir.
2 Markov zincirlerinin çeşitli özelliklerini bilecektir.
3 Poisson süreçlerinin çeşitli özelliklerini bilecektir.
4 Yenileme, doğum ve ölüm süreçleri ile kuyruk teorisi hakkında bilgi sahibi olacaktır.
5 Rassal olayların modellemesi aşamasında stokastik süreçler teorisini uygulayabilir.

 
Weekly Detailed Course Contents
WeekTopicsStudy MaterialsMaterials
1 Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar
2 Bernoulli süreçleri ve özellikleri.
3 Bernoulli süreçleri ve özellikleri.
4 Poisson süreçleri ve özellikleri.
5 Poisson süreçleri ve özellikleri.
6 Markov zincirlerine giriş, tanım ve kavramlar.
7 Markov zincirlerinin özellikleri.
8 Ara Sınav
9 Markov zincirlerinin özellikleri.
10 Markov zincirlerinin özellikleri.
11 Markov zincirlerinin özellikleri.
12 Doğum ve ölüm süreçleri
13 Yenileme süreçleri
14 Kuyruk teorisi.
15 Final Sınavı

 
Contribution of Learning Outcomes to Programme Outcomes
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
All 3 3 3 1
C1 3 3 3 1
C2 3 3 3 3 1 1 2 1
C3
C4
C5

  bbb

  
  https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=234265&curProgID=5582&lang=en