| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Uygulamalı Zaman Serileri Analizi | IE 412 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Zaman serisi çözümlemeri ve uygulamaları hakkında bilgi edinme |
| 2. Zaman serisi verilerinin modellemesi ve tahmini becerileri |
| 3. Zaman serisi paket programları kullanma becerisi |
| 4. Veritabanlarından very toplama becerisi |
| 5. Rapor yazma becerisi |
| 6. Etik konularda farkındalık |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Giriş; zaman serisi, zaman serisi bileşkeleri, otokorelasyon, güçlü ve zayıf durağanlık, otoregresif (AR) modeller, kayan ortalama (MA) modelleri, otoregresif kayan ortalama (ARMA) modelleri, model teşhis ve tahmin, durağan olmama hali ve birim kök testleri, otoregresif bütünleşik kayan ortalama (ARIMA) modelleri, mevsimsel otoregresif kayan ortalama (SARMA) modelleri, mevsimsel otoregresif bütünleşik kayan ortalama (SARIMA) modelleri, model teşhis, mevsimsel modeller için tahmin, mevsimsel birim kökler için testler. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Zaman serilerine giriş |
| 2 | Zaman serisi parçaları, durağanlık, otokorelasyon fonksiyonu |
| 3 | Durağanlık, durağan olmayan Zaman serilerini durağan yapma çevrimleri yöntemleri |
| 4 | Durağan modeler: AR |
| 5 | Durağan modeler: MA |
| 6 | Durağan modeler: ARMA |
| 7 | Durağan ve mevsimsel olmayan zaman serilerinin model tanımlamaları |
| 8 | Durağan ve mevsimsel olmayan modellerin kestirimleri |
| 9 | Durağan ve mevsimsel olmayan zaman serilerinin tahmini |
| 10 | Durağan olmayan modeller: ARIMA, Birim kök testleri |
| 11 | Mevsimsel modeller: SARMA, SARIMA |
| 12 | Mevsimsel zaman serilerinin model tanımlamaları |
| 13 | Mevsimsel modellerin tahmin ve kestirimleri |
| 14 | Mevsimsel birim kök testleri |
| |
| Kaynaklar: |
| |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Brockwell, P.J. & Davis, R.A. Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.), Springer 2002
Janacek, G.J. Practical Time Series Arnold 2001
Cryer, J.D. & Chan, K-S. Time Series Analysis with Applications in R (2nd ed.) Springer 2008
Cowpertwait, P.S.P. & Metcalfe, A.V. Introductory Time Series with R Springer 2009
|
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| 3 saat ders |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Ödev | 1 | %10 |
| Proje | 1 | %20 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |