Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
İST 4038	Zaman Serileri Çözümlemesi	ZORUNLU	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ESİN FİRUZAN

Dersi Alan Birimler

Dersin Amacı

Öğrencilerin, verilerin zamana bağlı sistematik yapılarını belirleyebilmelerini ve geçmiş gözlemlere dayanarak öngörü yapabilmelerini sağlamaktır. Öğrenciler, bu derste herhangi öngörü uzun dönem planlara karar verebilmede öğrendikleri teknikleri kullanabilmelidir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Zaman serileri bileşenlerini ayırt edebilme,
2	Trend Analizi yapabilme ve yorumlayabilme,
3	Bileşenlerine Ayırma Yöntemini uygulayabilme ve yorumlayabilme,
4	Üstel Düzleme Yöntemlerini uygulayabilme ve yorumlayabilme,
5	Otokorelasyon ve Kısmi otokorelasyon fonksiyonlarını kullanarak geçici Mevsimsel olmayan Box-Jenkins modellerini belirleyebilme,
6	Geçici Mevsimsel modelin parametrelerinin anlamlılığını test edebilme,
7	Modelin yeterliliğine karar verebilme, öngörü yapabilme,
8	Trend Analizi, Bileşenlerine Ayırma Yöntemi, Üstel Düzleme Yöntemleri, ARIMA modelleri arasından en iyi öngörüyü verecek metodolojik sonuçları karşılaştırabilme ve karar verebilme,

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Zaman Serisinde Durağanlık Kavramı
2	Otokorelasyon Fonksiyonu
3	Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu
4	Mevsimsel Olmayan Box-Jenkins Modelinin Geçici Olarak Belirlenmesi
5	Otoregresif Model AR(p)
6	Zaman Serisi Nedir Zaman Serisi verisi nasıl anlaşılır
7	Zaman Serisi Bileşenleri Nelerdir Trend Analizi nedir
8	Doğrusal, karesel, log doğrusal, üstel trend modelleri gibi çeşitli trend modelleri ile trend analizi yapabilme ve öngörü elde edebilme
9	Bileşenlerine Ayırma Yöntemi- Toplamsal bileşenlerine ayırma yöntemi
10	Üstel Düzleme Yöntemleri Basit Üstel Düzleme
11	İkili Üstel Düzleme- Üçlü Üstel Düzleme Yöntemleri
12	Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon kavramları, Mevsimsel Olmayan Box-Jenkins Modelleri- Geçici Model Belirleme
13	Karma Otoregresif Hareketli Ortalamalar Modeli ARMA(p,q), ARIMA (p,d,q)
14	Tahminleme- Tanısal Kontrol- Öngörüleme
15	Proje Ödevlerinin Sunulması ve Değerlendirilmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Wei, W.W.S., 2006, Time Series Analysis, Univariate and Multivariate Methods, 2nd EdnPearson

Yardımcı kaynak(lar):
Bowerman L. B., O Connell R. T. (1993) Forecasting and Time Series, 3rd Edition, Duxbury.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev, kısa sınav ve/veya proje- sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	Vize
2	KSN	KISA SINAV
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + Q * 0.35 + FN * 0.35
5	BUT	BÜTÜNLEME NOTU
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	VZ * 0.30 + Q * 0.35 + BUT * 0.35

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar, ödev, proje ve sunumun değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve proje teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: esin.firuzan@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 61

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	5	70
Uygulama	2	5	10
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	15	1	15
Vize Sınavına Hazırlık	1	24	24
Final Sınavına Hazırlık	1	33	33
Ödev Hazırlama	3	5	15
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			171

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.8	PK.12	PK.13
ÖK.1	5	5			4		5	3
ÖK.2	5	5					5
ÖK.3	5	5			4		5	3
ÖK.4	5						5	3
ÖK.5	5	5					5	3
ÖK.6	5	5	3				5	3
ÖK.7	5	5	3	3		4	5	3
ÖK.8

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI