Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
ERA 0007	Zaman Serisi Modelleri	SEÇMELİ	4	0	0	6

Dersi Veren Birim

Fen Fakültesi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. BURCU HÜDAVERDİ AKTAŞ

Dersi Alan Birimler

Biyoloji
Bilgisayar Bilimleri
Matematik
Fizik
Kimya
İstatistik

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı, seri bağımlı gözlemler, bu tür gözlemler için matematiksel modeller ve bu modelleri tanımlamak ve tahmin etmek için gerekli araçların tanıtımı ve kullanımı hakkında temel bilgiler vermektir. Ders, zaman serisi ayrıştırma, düzeltme teknikleri ve doğrusal zaman serisi modelleri; durağan ARMA ve çarpımsal SARMA sınıfları, durağan olmayan ARIMA ve çarpımsal SARIMA sınıfları, konularını içermektedir. Öğrenciler zaman serisi verilerinin sistematik örüntülerini belirleme bilgisine sahip olacaklar ve bu derste öğrendikleri teknikleri tahmin ve uzun vadeli planlar için uygulayabileceklerdir. Öğrenciler zaman serisi verilerinin hesaplanması, görselleştirilmesi ve analizi için R, Minitab, SPSS istatistiksel paketlerini kullanacaklardır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Zaman serileri kavramını /seri bağlantılı gözlemleri öğrenmek
2	Zaman serisi bileşenlerinin nasıl tanımlanacağını ve ayrıştırılacağını öğrenmek
3	Zaman serisi verileri için düzeltme tekniklerini öğrenmek
4	Stokastik sürecin gerçekleşmesi olarak bir zaman serisinin ortalama, varyans, korelasyon ve kısmi korelasyon fonksiyonlarını tahmin edebilmek
5	Durağan ARMA ve çarpımsal SARMA sınıflarını, durağan olmayan ARIMA ve çarpımsal SARIMA sınıflarını belirlemek
6	Zaman serisi modelinin anlamlılığını ve yeterliliğini test etmek
7	Box-Jenkins metodolojisini kullanarak yeterli zaman serisi modelini kullanarak tahmin yapabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Zaman Serileri Verilerinin Karakteristikleri, durağan olmama durumu / durağanlık.
2	Zaman serisinin bileşenleri
3	Düzleştirme teknikleri: Üssel, Çift Üssel Yöntemler, Winter Yöntemi
4	Bir zaman serisinin ortalama, varyans, korelasyon ve kısmi korelasyon fonksiyonlarının tahmini
5	Bir zaman serisinin ortalama, varyans, korelasyon ve kısmi korelasyon fonksiyonlarının tahmini
6	Korelogram, Otokorelasyon Fonksiyonu, Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu
7	Mevsimsel olmayan Otoregresif Hareketli-Ortalama Modelini ARMA (p, q) tanımlama
8	Tahmin, Model Teşhisi, Öngörü / ARMA (p, q) Modelleri
9	Proje Sunumu 1
10	Mevsimsel Otoregresif Hareketli Ortalama Model tanımlama
11	Tahmin, Model teşhisi, Öngörü / Mevsimsel ARMA (p, q) Modelleri
12	Zaman serisi modelini geliştirmek
13	Zaman serisinde makina öğrenimi yaklaşımları
14	Proje Sunumu 2

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Wei, W.W.S., 2006, Time Series Analysis, Univariate and Multivariate Methods, 2nd Edn. Pearson Bowerman
L. B., O Connell R. T. 1993 Forecasting and Time Series, 3rd Edition, Duxbury
Ders Notları

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Teorik kavramları göstermek için seçilen örneklerle ders kitabı okumaları ve R / SSPSS / Minitab istatistiksel paket uygulamaları etrafında oluşturulmuş ders formatı. Uygulamalar ve örnekler. Sorular ve tartışma teşvik edilir. Anlatım, proje ve sunum.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	PRJ	PROJE
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + PRJ * 0.30 + FN * 0.40
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	VZ * 0.30 + PRJ * 0.30 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Proje ve sınavların değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Derslerin en az % 70'ine katılım gereklidir ve öğrencinin sorumluluğundadır. Derse katılım ve ödev teslimi zamanında yapılmalıdır. Sunumlarda veya sınavlarda gerçekleşen etik olmayan davranışlar, okul politikasında belirtildiği gibi ele alınacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof. Dr. Burcu Hüdaverdi
e-mail: burcu.hudaverdi@deu.edu.tr
tel: +90-232-3018603

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	2	28
Uygulama	14	1	14
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	20	20
Final Sınavına Hazırlık	1	30	30
Sunum Hazırlama	2	25	50
Vize Sınavı	1	2	2
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			160

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI