DERS ADI

: Yönetim için Tahminleme ve Zaman Serileri Analizi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 5012 Yönetim için Tahminleme ve Zaman Serileri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. SEREN ÖZMEHMET TAŞAN

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans (İngilizce)
Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans (İngilizce) (İ.Ö)
Endüstri Mühendisliği Doktora (İngilizce)
Endüstri Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İngilizce)
Endüstri Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö) (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu dersin ana amacı deneysel araştırma alanlarında teorik ve uygulama yönleriyle zaman serileri analizi tekniklerinin kullanabilme becerisini kazandırmaktır. Bu dersle hedeflenenler tekniklerin detaylı kavranması, genel mekanizmanın tanımlanması, gelecek değer tahminlemesi ve sabit aralıklarda gözlenen kesikli zaman serileri ile sistemlerin optimum kontrolünün kavranmasıdır. Bu ders ayrıca zaman serileri analizindeki yeni gelişmelerin önemini vurgularken bazı acık soruları ve devam eden araştırma alanlarını da ele alacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Çeşitli veriler üzerinde tahminleme için gereken çıkarsamaları yapabilme ve sonuçları yorumlayabilme
2   Korelogram ve örnek spekturumu yapabilme ve sonuçları yorumlayabilme
3   Regresyon modellerini ve tahminleme analizini tanıtabilme
4   Düzgünleştirmeyi tanıtabilme
5   Çeşitli lineer method ve modeller için tahminleme yapabilme
6   Tahminleme için bilgisayar yazılımı kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Tahminleme sistemlerine giriş
2 Regresyon modelleri ve hareketli ortalama
3 Üssel düzgünleştirme metodları
4 İndirgenmiş en küçük kareler ve direkt düzgünleştirme
5 Mevsimsel veriler için düzgünleştirme yöntemleri
6 Tahminleme
7 Ara sınav
8 Tahminleme hatalarının analizi
9 Adaptif kontrol tahminleme yöntemleri
10 Box-Jenkins modelleri
11 Box-Jenkins modelleri
12 Box-Jenkins modelleri
13 Box-Jenkins modelleri
14 Gelecekteki araştırmalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Textbooks:
- D. C. Montgomery, C.L. Jennings and M. Kulahci. (2008).Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, Wiley-Interscience, USA.
- Hamilton, James D. Time Series Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994.

Reference books:
- F. X. Diebold. (2007). Elements of Forecasting (Fourth Edition), South-Western College Publishing, USA.
- J. E. Hanke and D. Wichern (2008). Business Forecasting, Prentice Hall, UK.
- William. S. Wei, Time series Analysis; Univariate and Multivariate Methods, 1990, Addison Wesley, USA.
- S. Makridakis, Steven C. Wheelwright, Forecasting Methods for Management, 1989, John Wiley and Sons, USA.
- Wayne Fuller, Introduction to Statistical Time Series, 1996, Wiley, USA.
- George E. P. Box and Gwilym M. Jenkins, Time Series Analysis: Forecasting and Control, 1976, Holden Day, USA.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriği ile ilgili olarak ders sunumları, tahta ve görsel sunum kullanılarak verilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 PRJ PROJE
3 YSS YIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.35 + PRJ * 0.15 + YSS * 0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.35 + PRJ * 0.15 + BUT * 0.50


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize (%20) + Ödev (%40) + Final (%40)

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İş tel: 301 76 19, e-mail: serdar.tasan@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
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 6 78
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 25 25
Ödev Hazırlama 1 35 35
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 196

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.134334
ÖK.234353
ÖK.3334534
ÖK.44334
ÖK.55334
ÖK.645344