|
|
| IST4012 | Zaman Serileri Analizi | 4+0+0 | AKTS:6 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Erdinç KARAKULLUKÇU | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | 1. Öğrencilere zaman serileri yöntemlerini ayrıntılı biçimde tanıtmak.
2. Öğrencilere SPSS programı yardımıyla zaman serisi verilerini analiz edebilecek düzeyde bilgi vermek. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Tek değişkenli zaman serisi analizinde kullanılan temel yöntemleri uygulayabilir. | 1,2,3,4 | 1, | | ÖK - 2 : | Zaman serisi analiz yöntemlerini ve elde edilen sonuçları birbirleriyle karşılaştırabilir. | 1,2,4 | 1, | | ÖK - 3 : | SPSS programını kullanarak zaman serileri analizini uygulayabilir. | 1,2,3,4 | 1, | | ÖK - 4 : | Herhangi bir tek değişkenli zaman serisi verisini kullanarak geleceğe yönelik tahminlerde bulunabilir. | 1,2,3,4 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| 1. Temel Kavramlar
2. Ayrıştırma Yöntemi
3. Regresyon Analizi
4. Üstel Düzleştirme Yöntemleri
5. Box-Jenkins Modelleri |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Temel tanımlar ve temel işlemler | | | Hafta 2 | SPSS programının zaman serileri analizi ile ilgili bölümlerinin tanıtılması | | | Hafta 3 | Ayrıştırma yöntemi | | | Hafta 4 | Ayrıştırma yönteminin SPSS programında uygulanması | | | Hafta 5 | Trende sahip seriler için regresyon modelleri | | | Hafta 6 | Regresyon modellerinin SPSS programında uygulanması | | | Hafta 7 | Toplamsal ve çarpımsal regresyon modelleri | | | Hafta 8 | Toplamsal ve çarpımsal regresyon modellerinin SPSS programında uygulanması | | | Hafta 9 | Ara sınav haftası | | | Hafta 10 | Trende sahip seriler için Üstel Düzleştirme Yöntemleri | | | Hafta 11 | Üstel düzleştirme yöntemlerinin SPSS Programında uygulanması | | | Hafta 12 | Toplamsal ve çarpımsal üstel düzleştirme yöntemleri | | | Hafta 13 | Toplamsal ve çarpımsal üstel düzleştirme yöntemlerinin SPSS Programında uygulanması | | | Hafta 14 | Box-Jenkins modelleri | | | Hafta 15 | Box-Jenkins modellerinin SPSS programında uygulanması | | | Hafta 16 | Final sınav haftası | | | |
| 1 | Kadılar, C. ve Öncel Çekim, H. 2020; SPSS ve R Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş, Seçkin Yayınları, Ankara. | | | |
| 1 | Kadılar, C. 2009; Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş, İkinci Baskı, Bizim Büro Basımevi, Ankara.
| | | 2 | Gaynor, P.E., Kirkpatrick, R.C. 1994; Introduction to Time Series Modelling and Forecasting in Business and Economics, Mc.Graw-Hill Inc.
| | | 3 | Wei, W.W.S. 1990; Time Series Analysis, Addison-Wesley Publishing Company.
| | | 4 | Yaffee, R.A. and McGee, M. 2000. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, Academic Press. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1,5 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1,5 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 4 | 14 | 56 | | Sınıf dışı çalışma | 1 | 11 | 11 | | Laboratuar çalışması | 2 | 5 | 10 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 8 | 16 | | Arasınav | 1.5 | 1 | 1.5 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 3 | 8 | 24 | | Dönem sonu sınavı | 1.5 | 1 | 1.5 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 120 |
|