• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

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

Dersin Amacı

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

İlan Edilecektir.

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

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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