Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Endüstri Mühendisliği (y.l.) > TAHMİN VE ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ
 
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 Seçmeli 2 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 Tahmin ve Zaman serilerinin öğrenilmesi
Dersin tanımı Öğrencilerin derste proje yapmaları beklenmektedir.

Dersin içeriği
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- Vize Sınavı
9- Box-Jenkins Modelleri Giriş
10- ARIMA Modelleri
11- ARIMA Modelleri
12- SARIMA Modelleri
13- ARIMAX Modelleri
14- SARIMAX Modelleri
15-
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- Tahminlerin etkinlik ölçütlerine göre değerlendirilerek en uygun olanın belirlenmesi kabiliyeti kazanılması
4- -
5- -
6- -
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Uzmanlığını kullanarak endüstri mühendisliği problemlerini tanımlayabilme ve yenilikçi çözümler üretebilme becerisi kazanır.
2- Alanında karşılaşılabilecek sorunları tanımlayarak uygun modelleme yöntemleri ile çözme becerisi kazanır.
3- Konusunda, ulusal ve uluslararası düzeydeki bilimsel çalışmaları takip ederek alanındaki bilimsel ve teknolojik gelişmeleri derinlemesine izleyebilme yeteneği kazanır.
4- Sistemlerin modellenmesi, benzetimi ve matematiksel ifade etme yeteneği kazanır. Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
5- Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
6- Disiplinler arası yapıdaki problemleri çözmek için disiplinler arası takımlara ulaşarak onlarla işbirliği yapabilme yeteneği kazanır.
7- Fakülte çalışanı birisinin gözetimi altında sunulabilir bir çalışma yapma yeteneği kazanır.
8- Endüstriyel ve sistemsel teknik bilgileri profesyonel seviyede yazılı, sözlü ve iş grafikleri formatında iletebilme yeteneği kazanır.
9- Bilimsel yayın yapabilme yeteneği kazanır.
10-
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 iş 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 ile ilgili dosyalar