GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| FBIST7074 | Doğrusal Olmayan Zaman Serisi Modelleri | Ders | 1 | 2 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Zaman serilerinin esasları ile ilgili ileri düzeyde bilgi sağlamak. Zaman serisi yöntemlerini istatistiksel yazılımlar kullanarak uygulama becerisi kazandırmak. Zaman serisi çözümlemesi üzerine güncel yaklaşımları ve kuramsal bilgi ile çeşitli alanlardaki pratik uygulamalar arasındaki bağı tanıtmak Uygulamalı hesaplama ve uygulamalı istatistik hakkında bilgi, kavrama ve beceri sağlamak
Dersi Veren Öğretim Görevlisi Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Muhammed Hanifi VAN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Daha iyi tahminler yapabilmek için doğru teknikleri uygulamak, eldeki zaman serisinin temel bileşenlerini incelemek. |
| 2 | Alternatif modeller arasından en iyisini seçmek. |
| 3 | Gelişmiş zaman serisi yöntemlerinin sınıflandırılmasını ve formülasyonunu kavramak. |
| 4 | Zaman serisi modellerinin durağanlığını ve karakterini çözümlemek. |
| 5 | Zaman serisi çözümlemesini çeşitli alanlarda uygulamak, analiz sonuçlarını yorumlamak ve raporlamak. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Açıklama Yöntemi. Problem çözmeye dayalı, tartışmalı ve uygulamalı anlatım.
Dersin İçeriği
Durağan süreçler, özbağlanım ve hareketli ortalama süreçleri, trend, mevsimsellik, modelleme, tahmin ve ileriyi tahmin, spektral çözümleme ve tahmin, Kalman filtrelemesi ve tahmin, yüksek dereceden spektral çözümleme, doğrusal ve/veya Gaussgil olmayan zaman serileri, zayıf ve kesinlikle durağan stokastik süreçler, ergodik ve genel uyum teorisi, zaman ve frekans alanı, spektral parçalara ayırma teorisi, çok değişkenli spektra, durağan olmayan zaman serilerinin tahmini ve yorumlanması.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Temel Kavramlar, Grafik Araçlar ve Zaman Serisi Örnekleri | ||
| 2 | Regresyon, Trend ve Mevsimsellik | ||
| 3 | Model Değerlendirme Ölçütleri ve Uygun Modelin Seçimi | ||
| 4 | Durağan Modeller | ||
| 5 | Hareketli Ortalama ve Özbağlanımlı Süreçler | ||
| 6 | Spektral Teori ve Filtreleme | ||
| 7 | Durağan Olmayan Modeller | ||
| 8 | Ara Sınav Haftası | ||
| 9 | Birim Kök ve Limitsiz Zaman Serileri | ||
| 10 | Mevsimsel Modeller | ||
| 11 | Çok Değişkenli Zaman Serileri | ||
| 12 | Durum Uzay Modelleri | ||
| 13 | Transfer Fonksiyonu Modelleri | ||
| 14 | Doğrusal Olmayan Modeller | ||
| 15 | İleri ve İlave Konular | ||
| 16 | Ders Çalışma Haftası | ||
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Bisgaard, S. & Kulahci, M. (2011). Time Series Analysis and Forecasting by Example, John Wiley & Sons, Canada. Harris, R. & Sollis, R. (2003). Applied Time Series Modelling and Forecasting, John Wiley & Sons, England Brockwell, P.J. & Davis, R.A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd edition, Springer, USA. Kendall, M.G. & Ord, J.K. (1990). Time Series, 3rd edition, Hodder Education.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 2 | 2 | 4 |
| Final Sınavı | 3 | 2 | 6 |
| Derse Katılım | 3 | 5 | 15 |
| Ev Ödevi | 10 | 10 | 100 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 125 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 |
| ÖÇ 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | 1 | 3 | 2 |
| ÖÇ 3 | 2 | 2 | 2 | 4 | 2 | 4 | 3 |
| ÖÇ 4 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 5 |
| ÖÇ 5 | 3 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek