TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ |
| İSTATİSTİK PR. | |
| Kod | ISB411 |
| Ad | Zaman Serileri Analizi |
| Dönem | 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 7. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Zaman serilerinin modellenmesi, tahmini ve öngörünün yapılması ve bunlar ile ilgili çeşitli paket programların kullanılması
Dersin İçeriği
Zaman serisi bileşenleri, zaman serisi grafikleri, ayrıştırma metotları, zaman serilerinde regresyon modelleri, üstel düzleştirme yöntemleri, Box-Jenkins modelleri, istatistiksel paket programlar
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Notlar
1. Kadılar, C. (2005), SPSS Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş. Bizim Büro Basımevi <br>2. Sevüktekin, M., Nargeleçekenler, M. (2005), Zaman Serileri Analizi. Nobel Yayın Dağıtım <br>3. Cryer, J. D. (1986), Time Series Analysis. PWS-KENT Publishing Company
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Zaman serisi bileşenlerini ayırt eder |
| ÖÇ02 | Zaman serisi grafiklerini yorumlar |
| ÖÇ03 | Ayrıştırma yöntemlerini uygular |
| ÖÇ04 | Veriye uygun regresyon modelini belirler |
| ÖÇ05 | Düzleştirme teknikleri arasındaki farkı ayırt eder |
| ÖÇ06 | Box Jenkins modellerinin istatistiksel temellerini açıklar |
| ÖÇ07 | Zaman serisi verilerine uyan Box Jenkins modelleri ayırt eder |
| ÖÇ08 | Zaman serisi tahmin ve öngörüsü için gerekli yöntemleri uygular |
| ÖÇ09 | Zaman serileri analizi için gerekli istatistiksel paket programlarını kullanır |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | 1 |
| PÖÇ02 | - | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 5 |
| PÖÇ03 | - | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | 0 |
| PÖÇ04 | - | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 4 |
| PÖÇ05 | - | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 5 |
| PÖÇ06 | - | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 5 |
| PÖÇ07 | - | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 4 |
| PÖÇ08 | - | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 5 |
| PÖÇ09 | - | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 1 |
| PÖÇ10 | - | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 4 |
| PÖÇ11 | - | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | 1 |
| PÖÇ12 | - | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 5 |
| PÖÇ13 | - | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 3 |
| PÖÇ14 | - | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 3 |
| PÖÇ15 | - | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | 4 |
| PÖÇ16 | - | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | 2 |
| PÖÇ17 | - | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | 0 |
| PÖÇ18 | - | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 4 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Zaman serisi bileşenleri ve zaman serisi grafiklerinin yorumlanması | Kaynak okuma | |
| 2 | Otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonları | Kaynak okuma | |
| 3 | Durağanlığın incelenmesi | Kaynak okuma | |
| 4 | Portmanteau testleri, endeks sayılar | Kaynak okuma | |
| 5 | Ayrıştırma yöntemleri | Kaynak okuma | |
| 6 | Zaman serilerinde regresyon analizine giriş, normallık testi, değişen varyanslılık sorunu | Kaynak okuma | |
| 7 | Otokorelasyon testi, mevsimsel olmayan zaman serilerinde regresyon analizi | Kaynak okuma | |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 9 | Mevsimsel zaman serilerde regresyon analizi | Kaynak okuma | |
| 10 | Mevsimsel zaman serilerde regresyon analizi | Kaynak okuma | |
| 11 | Üstel düzleştirme yöntemleri | Kaynak okuma | |
| 12 | Otoregresyon (AR) modelleri ve özellikleri | Kaynak okuma | |
| 13 | Hareketli ortalama (MA) modelleri ve özellikleri | Kaynak okuma | |
| 14 | ARMA modelleri, parametre tahminleri | Kaynak okuma | |
| 15 | Dickey-Fuller birim kök testi | Kaynak okuma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 80 | 32 |
| 1. Ödev | 20 | 8 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,56 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||