DERS ADI

: TAMİNLEME VE ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 3915 TAMİNLEME VE ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Endüstri Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. SEREN ÖZMEHMET TAŞAN

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu ders ile DEÜ Endüstri Mühendisliği Bölümü öğrencilerine mesleki hayatlarında ihtiyaç duyabilecekleri tahminleme ve zaman serileri yöntemlerinin kurulması/modellenmesi, uygulama sonucunda elde edilen sonuçların istatiksel analizlerle yorumlanması ve ayrıca temel istatistiksel yazılımlar kullanılarak yöntem uygulama kazanımlarının elde edilmesi hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Tahminleme ve zaman serileri ile ilgili temel bilgileri tanıtabilme
2   Çeşitli veriler üzerinde tahminleme için gereken istatistiksel çıkarsamaları yaparak sonuçları yorumlama becerisi kazanma
3   Veriye uygun regresyon yöntemini belirleme ve sonuçları yorumlama becerisini kazanma
4   Veriye uygun zaman serisi yöntemini belirleme ve sonuçları yorumlama becerisini kazanma
5   Durağan olmayan veriler için box-jenkins methodolojisinde kullanılabilecek olası modelleri belirleme ve sonuçları yorumlama becerisini kazanma
6   Temel istatistiksel yazılımları kullanarak çeşitli tahminleme problemlerini çözümleyebilme ve yorumlayabilme becerisi kazanma

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Tahminlemeye giriş
2 Veri yapılarının incelenmesi, temel istatistiksel kavramların gözden geçirilmesi
3 Tahminleme Yöntemlerine giriş
4 Zaman serileri ve bileşenleri
5 Basit doğrusal regresyon
6 Çoklu regresyon analizi
7 Zaman serilerinde analiz
8 Vize sınavı
9 Box-Jenkins yöntemi ve model belirleme
10 Niteliksel tahminleme yöntemleri, tahminleme hatalarının analizi
11 Tahminleme sürecinin yönetilmesi
12 Proje Sunumları
13 Proje Sunumları
14 Proje Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak
1. D. C. Montgomery, C.L. Jennings and M. Kulahci. (2008).Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Wiley-Interscience, USA.

Yardımcı kaynaklar:
1. F. X. Diebold. (2007). Elements of Forecasting (Fourth Edition), South-Western College Publishing, USA.
2. J. E. Hanke and D. Wichern (2008). Business Forecasting, Prentice Hall, UK.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriği ile ilgili olarak ders sunumları, tahta ve görsel sunum kullanılarak verilecektir. Ders sunumlarına ek olarak bilgisayar laboratuar çalışmaları ile destek sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 OD Ödev
3 FN Final
4 BNS BNS VZ*0.35+OD *0.15+FN * 0.50
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ*0.35+OD *0.15+BUT * 0.50


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İş tel: 301 76 22,
e-mail: seren.ozmehmet@deu.edu.tr

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 13 3 39
Uygulama 1 3 3
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 15 15
Ödev Hazırlama 4 2 8
Sunum Hazırlama 1 2 2
Final Sınavı 1 3 3
Vize Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 108

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.14
ÖK.24
ÖK.345
ÖK.445
ÖK.545
ÖK.644534