DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Tezli Yüksek Lisans
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) İstatistiksel analizlere bulanık mantık yaklaşımı yapabilmesi beklenmektedir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
DERS TANIMI	Bulanık mantık, bulanık kümeler, bulanık aritmetik, bulanık sayılar, olabilirlik teorisi ve üyelik fonksiyonları, bulanık karar verme, bulanık matematiksel modelleme ve doğrusal programlama. İstatistik ve karar yöntemlerinde bulanık teori ve bulanık mantık uygulamaları.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Bulanık mantık ile klasik mantık ayrımı 2. Hafta Bulanık küme 3. Hafta Bulanık aritmetik 4. Hafta Üyelik fonksiyonları 5. Hafta Üyelik fonksiyonları 6. Hafta Üyelik fonksiyonları 7. Hafta Bulanık mantık ile karar süreçleri 8. Hafta Bulanık mantık ile karar süreçleri 9. Hafta ARASINAV 10. Hafta Bulanık mantık ile istatistiksel analizler 11. Hafta Bulanık mantık ile istatistiksel analizler 12. Hafta Bulanık mantık ile istatistiksel analizler 13. Hafta Bulanık mantık uygulamaları 14. Hafta Dönem projesi sunumları
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	Dubois, D., Prade, H., Fuzzy Sets And Systems Theory and Applications, Academic Pres, INC. 1980 Lai, Y.J., Hwanh, C.L., Fuzzy Mathematical Programming, Methods and Applications, Springer-Verlag, 1992. Slowinski, R., Fuzzy Sets in Decision Analysis, Operations Research and Statistics, Kluwer Academic Publishers, 1998.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme,Diğer
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 30 Ödev 5 10 Proje 1 10 Toplam(%) 50 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 50 Finalin Başarıya Oranı(%) 50 Toplam(%) 100
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok