Ana Sayfa ⇋ Ders Kataloğu ⇋ Raslantı Süreçleri
🔄 Raslantı Süreçleri ve Modellemeler
Bu bölümde, belirsizlik içeren dinamik sistemlerin olasılıksal modellerini inceliyoruz. Stokastik temellerden başlayarak, sistemlerin zaman içindeki durum geçişlerini, veri tabanlı gelecek tahminlerini ve stratejik karar alma mekanizmalarını ele alıyoruz.
Raslantı Süreçleri Ders İçeriği
1. Stokastik Temeller
- Olasılık Notasyonu
- Stokastik Süreç Kavramı
- Sistemlerin Sınıflandırılması
- Varış Süreçleri
- Poisson Dağılımı
2. Markov Zincirleri
- Kesikli Zamanlı Markov Zincirleri
- Geçiş Matrisleri
- Chapman-Kolmogorov Eşitlikleri
- Yutucu Durumlar (Absorbing States)
- Sürekli Zamanlı Markov Süreçleri
3. Kuyruk Teorisi
4. Veri Modelleme ve Tahmin
- Regresyon Modellerine Giriş
- Basit ve Çoklu Lineer Regresyon
- Lineer Hale Dönüştürülebilir Denklemler
- Hata Analizi ve Performans Ölçütleri
- Zaman Serileri ve Otokorelasyon
- Hareketli Ortalamalar ve Mevsimsellik
- Eksponansiyel Düzleştirme
- Holt ve Winter Modelleri