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

Dersin Amacı

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

İlan Edilecektir.

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

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 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 3 5