Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
TAHMİN VE ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ	İkinci Düzey	ENM 518		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Ön koşul bulunmamaktadır.
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. SİNEM KULLUK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. SİNEM KULLUK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	yüzyüze
Dersin Amacı	Bu ders, işletmelerde ve mühendislik uygulamalarında karşılaşılan zaman serisi verilerinin analizi ile geleceğe yönelik tahmin yapılması için gerekli kavramsal ve uygulamalı bilgileri kapsamaktadır. Derste; zaman serisi analizinin temel kavramları, durağanlık, otokorelasyon ve model teşhis testleri; ekstrapolatif tahmin yöntemleri (hareketli ortalama, üstel düzeltme); trend, mevsimsellik ve düzensiz bileşenlere ayrıştırma teknikleri; regresyon tabanlı tahmin modelleri; Box-Jenkins metodolojisi çerçevesinde ARIMA, SARIMA ve dışsal değişkenli ARIMAX/SARIMAX modellerinin kurulması, parametre tahmini, model tanılaması ve tahmin performansının değerlendirilmesi konuları ele alınmaktadır. Öğrenciler, ders kapsamında bir veri seti üzerinde uçtan uca bir tahmin projesi yürüterek kuramsal bilgilerini uygulamaya dönüştürme fırsatı bulur.
Dersin Tanımı	Bu dersin amacı, öğrencilerin zaman serisi verilerinin yapısını istatistiksel olarak analiz edebilme, uygun tahmin yöntemini seçip kurgulayabilme ve elde ettikleri tahmin sonuçlarını karar destek süreçlerinde kullanabilme yetkinliği kazanmalarını sağlamaktır. Bu doğrultuda öğrencilerin; durağanlık ve model teşhis testlerini uygulayabilmesi, ekstrapolatif ve regresyon tabanlı yöntemlerden Box-Jenkins ailesindeki ileri düzey ARIMA/SARIMA/ARIMAX/SARIMAX modellerine kadar farklı tahmin tekniklerini karşılaştırmalı olarak değerlendirebilmesi ve tahmin doğruluğunu uygun performans ölçütleriyle sınayarak en uygun modeli seçebilmesi hedeflenmektedir.

Dersin İçeriği

1	Zaman Serisi Analizi Temel Kavramlar
2	Zaman Serisi Analizi Giriş
3	Ekstrapolatif Modeller
4	Ekstrapolatif Modeller
5	Ayrıştırma Yöntemleri
6	Ayrıştırma Yöntemleri
7	Regresyon Modelleri
8	Regresyon Modelleri
9	Vize Sınavı
10	Box-Jenkins Modelleri Giriş
11	ARIMA Modelleri
12	ARIMA Modelleri
13	SARIMA Modelleri
14	ARIMAX Modelleri
15	SARIMAX Modelleri
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Tahmin ve Zaman Serileri Modellerinin Öğrenilmesi
2	Gerçek hayatta karşılaşılan Zaman Serileri için davranış/davranışlara göre uygun tahmin yöntemleri ile tahmin yeteneğinin kazanılması
3	Durağanlık ve model teşhis testlerini uygulama yetkinliği kazanılması
4	İleri düzey Box-Jenkins (ARIMA/SARIMAX) modellerini kurgulama becerisi kazanılması
5	Tahmin sonuçlarını stratejik karar verme süreçlerine entegre etme kabiliyeti kazanılması
6	Tahminlerin etkinlik ölçütlerine göre değerlendirilerek en uygun olanın belirlenmesi kabiliyeti kazanılması
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3	İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4	Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5	Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7	Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9	Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10	Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	13	3	39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	5	3	15
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	1	8	8
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	2	4	8
Ara sınavlar	1	3	3
Proje (Yarıyıl ödevi)	4	25	100
Laboratuvar	3	3	9
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	2	4	8
Yarıyıl sonu sınavı	1	3	3
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			193
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Introduction to Time Series Analysis and Forecasting (Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings, Murat Kulahci, Rachel T. Johnson), 2009
Yardımcı Kaynaklar	-

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında