Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5105	Doğrusal Zaman Serisi Analizi	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ESİN FİRUZAN

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu ders, zaman serisi tekniklerinin teorik ve uygulamalı kısımlarını ortaya koyar. Bu derste, tek değişkenli durağan ve durağan olmayan modeller incelenecektir. Bu modeller, istatistiksel tahminleme ve çıkarsama alt yapısı ile ele alınacaktır. Bu ders öğrencilerin verilerin zamana bağlı sistematik yapılarını belirleyebilmelerinde tecrübe kazanmalarını ve geçmiş gözlemlere dayanarak öngörü yapabilmelerini sağlayacaktır. Öğrenciler, bu derste öğrendikleri teknikleri herhangi bir öngörü ve uzun dönem planlara karar verebilmede kullanabileceklerdir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	1. Zaman serileri bileşenlerini ayırt edebilme ve zaman serisi verileriyle çalışılan alanlarda ampirik araştırmalar yapmak için gerekli becerileri geliştirme,
2	2. Herhangi bir stokastik sürecin otokovaryans fonksiyonunu elde edebilme,
3	3. Mevsimsel olmayan Box-Jenkins modellerini Otokorelasyon ve Kısmi otokorelasyon fonksiyonlarını kullanarak belirleyebilme,
4	4. Geçici olarak belirlenen ARIMA (p,d,q) modellerinin parametrelerinin anlamlılığını test edebilme,
5	5. En çok olabilirlik, Yule-Walker ve En küçük kareler tahmin yöntemleri ile parametre tahmini yapabilme,
6	6. Modelin yeterliliğine karar verebilme,
7	7. Mevsimsel model ile mevsimsel olmayan modelleri ayırt edebilme,
8	8. Oluşturulan ARIMA(p,d,q)x(P,D,Q) modeli kullanarak öngörü yapabilme,
9	9. Algoritmalar kullanarak öngörü yapabilmek,

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	1.Hafta	Zaman Serisinde Durağanlık Kavramı
2	2.Hafta	Sıfır-ortalamalı modeller/Beyaz Gürültü/Rassal Yürüyüş Süreçleri
3	3.Hafta	Veri tarama yöntemleri ile bileşenleri belirleme
4	4.Hafta	Zaman Serisi Regresyonu ve Üssel Düzeltme Teknikleri
5	5.Hafta	Otokorelasyon Fonk. &Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu
6	6.Hafta	Mevsimsel Olmayan Box-Jenkins Modelinin Geçici Olarak Belirlenmesi
7	7.Hafta	Otoregresif Model AR(p), Hareketli Ortalamalar Modeli MA(q),
8	8.Hafta	Karma Otoregresif Hareketli Ortalamalar Modeli ARMA(p,q)
9	9.Hafta	Yule-Walker/ En Çok Olabilirlik/En Küçük Kareler
10	10.Hafta	Ödev 1/2/3, Burgs Algthm/Innovation Algrthm
11	11.Hafta	Tanısal Kontrol
12	12.Hafta	FPE Kriteri-AICC Kriteri
13	13.Hafta	Öngörüleme
14	14.Hafta	Öngörü birleştirme, Öngörü performansı ölçümü

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
*Wei, W.W.S., 2006, Time Series Analysis, Univariate and Multivariate Methods, 2nd EdnPearson
*P. J. Brockwell and R. A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd Edn, Prentice-Hall, 2003.

Yardımcı kaynak(lar):
*Bowerman L. B., O Connell R. T. (1993) Forecasting and Time Series, 3rd Edition, Duxbury.
*Rob J Hyndman, George Athanasopoulos, (2018), Forecasting: Principles and Practice, OText

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev, proje ve sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV 1	ÖDEV 1
2	ODV 2	ÖDEV 2
3	ODV 3	ÖDEV 3
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + YSS * 0.60
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + BUT * 0.60

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevler ve final sınavının değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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 51

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Daha sonra ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	3	42
Final Sınavına Hazırlık	1	36	36
Ödev Hazırlama	3	24	72
Final Sınavı	1	8	8
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10
ÖK.1	5		5	5			5	4		5
ÖK.2		5			5				5
ÖK.3	5			5
ÖK.4		4			5				5
ÖK.5					5				5
ÖK.6	5	4	5	5		5		5	5	3
ÖK.7	5		5	5		5
ÖK.8		5	5				5	5
ÖK.9	5		5			5	5	5	3	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI