|
END3020 | Tahmin Teknikleri | 3+0+0 | AKTS:5 | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | Ders Duzeyi | Lisans | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Hüseyin Avni ES | Diğer Öğretim Üyesi | | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Gelecekle ilgili karar verme durumunun bir alt unsuru olan tahmin konusunda bilgi sahibi olunarak, karşılaşılan durum için doğru tahmin tekniğinin uygulanmasını sağlamak, Tahmin konusunda gerekli istatistik ve bilgisayar destekli programları kullanabilme ve sonuçları doğru yorumlayabilme becerisi kazandırmak |
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | Soruna göre uygun tahmin yöntemini belirler. Belirlenen tahmin yöntemleri için uygun modeli seçer | 2 | 1,3 | ÖK - 2 : | Tahminler için yapılan hatayı ölçer, yorumlar ve geleceği tahmin eder | 11 | 1,3 | 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 | |
Tahmin tekniklerinin tanıtımı ve tahmin sisteminin işletilmesi, Nitel ve nicel tahmin yöntemlerinin irdelenmesi, istatistiksel ve yapay zeka tabanlı tahmin tekniklerinin bilgisayar destekli uygulamalarının gerçekleştirilmesi, bulguların ve sonuçların yorumlanması, Örnek bir tahmin uygulamasının sunumu |
|
Haftalık Detaylı Ders Planı | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Tahmin-Plan Kavramları, Tahminin Kullanıldığı Alanlar, Tahmin Çeşitleri | | Hafta 2 | Tahminin Özellikleri, Kalitatif ve Kantitatif Tahmin Teknikleri, Tahmin Sisteminin İşletilmesi | | Hafta 3 | Temel İstatistiksel Kavramların Hatırlatılması (Korelasyon, Standart Sapma, Hipotez Testler, Student-t ve Normal Dağılım vb..) | | Hafta 4 | Veri Yapısının İncelenmesi | | Hafta 5 | Uygun Tahmin Tekniğinin Seçilmesi, Tahmin Tekniklerinin Deneysel Değerlendirilmesi, Tahmin Hatalarının Ölçülmesi | | Hafta 6 | Naive Modeller, Ortalamaya Dayalı Tahmin Yöntemleri (Basit Ortalamalar, Hareketli Ortalamalar, Ağırlıklı Hareketli Ortalamalar, Çift Hareketli Ortalamalar) | | Hafta 7 | Üstel Düzeltme Yöntemleri (Holt ve Winters) | | Hafta 8 | Minitab Uygulaması | | Hafta 9 | Ara Sınavı | | Hafta 10 | Basit Doğrusal Regresyon, Varyans Ayrıştırma, Determinasyon Katsayısı, Artık Analizi, Değişken Dönüşümleri | | Hafta 11 | Çoklu Regresyon Analizi, Regresyon Anlamlılığı, Yapay (Dummy) Değişkenler, Çoklu doğrusal bağlantı, Uygun Regresyon Denkleminin Seçilmesi | | Hafta 12 | Durağan seriler için ARIMA metodolojisine giriş | | Hafta 13 | Minitab/SPSS Uygulaması | | Hafta 14 | Yapay zeka yöntemleri ile tahmin | | Hafta 15 | Proje ve Ödev Sunumları | | Hafta 16 | Yarıyıl Sonu Sınavı | | |
1 | Çekerol, G.S., Ulukan, A. (2012). Kantitatif Tahmin Yöntemleri, Nisan Kitabevi. | | 2 | Hanke, J.E. and D.W. Wichern (2008). Business Forecasting. 8thEdition, Pearson Education International; Harlow, Essex. | | |
1 | Makridakis, S, S.C. Wheelwright, and R.J. Hyndman (1988). Forecasting: Methods and Applications, Third Edition. John Wiley and Sons; New York. | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 9 | 15/04/2024 | 1,5 | 30 | Proje | 14 | 24/05/2024 | 6 | 20 | Dönem sonu sınavı | 16 | 03/06/2024 | 1,5 | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | Arasınav için hazırlık | 2.5 | 8 | 20 | Arasınav | 2 | 1 | 2 | Proje | 3 | 10 | 30 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 6 | 12 | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | Toplam Çalışma Yükü | | | 150 |
|