AUZEF Kararalma Teknikleri Çıkmış Sorular

Karar alma teknikleri dersi; karar sürecinin unsurlarını, modelleme mantığını, atama ve taşıma gibi maliyet tablolarının okunmasını ve regresyon çıktılarının yorumlanmasını ele alır. Sınavda ağırlıklı olarak tablo ve çıktı okuma soruları çıkar.

Karar sürecinin unsurları ve aşamaları

• Karar veren, amaç, karar kriteri ve seçenekler karar sürecinin temel unsurlarıdır.
• İş gücü sürecin unsurlarından biri sayılmaz.
• Belirsizlik, risklerin ortadan kaldırılması, alternatif olasılıkların düşünülmesi ve finansman sağlanması model aşamaları arasında gösterilmemiştir.
• Aşamalarla ilgili sorular genellikle 'hangisi yer almaz' biçiminde sorulur.

Model kavramı

• Model, gerçekliğin sadeleştirilmiş ve idealleştirilmiş temsilidir.
• Model gerçeği birebir yansıtmaz ve sistemin kendisi değildir.
• Model kurarken temel ölçüt, sistemin işleyişini doğru yansıtması ve yorumlanabilmesidir.
• Maliyetin düşük tutulması model kurmada esas alınacak başlıca nokta değildir.
• 'İleri Model' bir model çeşidi değildir.

Atama problemi tablosu

• İşlerin makinelere atanma maliyetleri tabloda satır (iş) ve sütun (makine) kesişiminden okunur.
• Örnek okumalar: I2-MA 8, I3-MA 3, I2-MC 9, I4-MC 8, I4-MD 1.
• Soru, ilgili iş satırı ile makine sütununun kesiştiği hücreyi sorar.

Taşıma problemi tablosu

• Birim taşıma maliyeti, kaynak şehir satırı ile varış şehri sütununun kesişiminden okunur.
• İstanbul: Bursa 20, Samsun 60, Adana 90.
• Ankara: Adana 50, Samsun 30.
• İzmir: Bursa 60, Adana 70, Samsun 80.
• Fabrikaların toplam kapasitesi 310 olarak verilmiştir.

Regresyon çıktısını okuma: basit model

• Bir örnekte sabit terim 10, bağımsız değişken katsayısı 4, sabit terimin standart hatası 2 bulunmuştur.
• Başka bir örnekte sabit terim -0.27, standart hata 0.249, t-istatistiği -1.11, olasılık değeri 0.27'dir.
• Aynı örnekte bağımsız değişkenin t değeri 76.3, olasılığı 0.0 ve açıklama gücü %99'dur.
• Bir başka çıktıda açıklama gücü %95, olasılık değerleri 0 olarak verilmiştir.

Regresyon çıktısı: çoklu model

• Sabit terim -4.29, standart hatası 1.35, t-istatistiği -3.16, olasılığı 0.0043'tür.
• Katsayılar: LIHRACAT 0.91, LGELİR 0.30, LKUR_EURO -0.56.
• LKUR_EURO'nun standart hatası 0.15'tir.
• LGELİR için t-istatistiği 2.65, olasılık değeri 0.0141'dir.

Anlamlılık yorumu

• Bir değişkenin %1 düzeyinde anlamlı sayılması için olasılık (Prob.) değerinin %1'den küçük olması gerekir.
• Olasılık değeri küçüldükçe değişken daha güçlü biçimde anlamlı kabul edilir.
• Sabit terimin olasılığı 0.27 ise %1 düzeyinde anlamlı değildir.

Model

Gerçek durumun sadeleştirilmiş ve idealleştirilmiş temsili.

Karar veren

Seçenekler arasından tercih yapan, sürecin temel unsurlarından biri.

Karar kriteri

Seçenekleri karşılaştırmakta kullanılan ölçüt.

Atama problemi

İşlerin makinelere maliyet tablosuna göre eşleştirilmesi.

Taşıma problemi

Kaynaklardan varış noktalarına birim maliyetlerle ürün gönderimi.

Sabit terim

Regresyon denkleminde bağımsız değişkenler sıfırken modelin aldığı değer.

Katsayı

Bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin büyüklüğü ve yönü.

Standart hata

Tahmin edilen katsayının belirsizliğini gösteren ölçü.

t-istatistiği

Katsayının anlamlılığını sınamada kullanılan değer.

Olasılık (Prob.) değeri

Anlamlılık düzeyiyle karşılaştırılarak değişkenin anlamlı olup olmadığını belirleyen değer.

Açıklama gücü

Bağımlı değişkendeki değişmenin yüzde kaçının bağımsız değişkenlerce açıklandığını gösterir.

• Tablo sorularında doğru satır ve sütunun kesişimine bakılmalı, komşu hücrelerle karıştırılmamalı.
• Standart hata, katsayı, t-istatistiği ve olasılık değeri birbirine karıştırılmamalı; her biri çıktıda ayrı sütundadır.
• Anlamlılık için olasılık değeri seçilen düzeyden küçük olmalıdır.
• 'Yer almaz' tipindeki sorularda sürecin gerçek unsurları ve aşamaları ayırt edilmelidir; iş gücü ve maliyet bunlardan değildir.