GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
KESTİRİM YÖNTEMLERİ/5351303
Dersin Adı: KESTİRİM YÖNTEMLERİ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Dersin Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERS KATALOG TANIMI (İÇERİĞİ)
 -- TEMEL DERS KİTABI
 -- YARDIMCI DERS KİTAPLARI
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- DERSİN AMACI ve HEDEFİ
 -- DERSİN ÖĞRENİM ÇIKTILARI
Zaman dizileri çözümlemesi ve kestirim bilgi ve kültürüne sahip olabilme
Bir zaman dizisini analiz etme, modelleme ve kestirim yeteneğine sahip olabilme
Paket programlarında zaman dizileri konularını uygulayabilme
Bir problemi ya da projeyi çözme ya da hazırlamada bilgisini kullanabilme yeteneğine sahip olur
Diğer ders ve disiplinlerde ortaya çıkan benzer problemleri analiz ve değerlendirme yapabilme becerisi
 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir
 --DERSİN HAFTALIK DAĞILIMI
1. Hafta  Tek-değişgenli zaman dizileri kestirimine genel bir bakış . Ne kestirilebilir? . Neyin kestirileceğinin belirlenmesi . Kestirim verileri ve yönteml
2. Hafta  Kestirim Araçları . Grafikler . Betimsel istatistikler . Kimi basit kestirim yöntemleri . Kestirim doğruluğunu değerlendirme
3. Hafta  Otokorelasyon ve mevsimsellik
4. Hafta  Ak karmaş ve zaman dizilerinin ayrıştırılması . Zaman dizileri bileşenleri . Hareketli ortalamalar . Klasik ayrıştırma . X-12-ARIMA ayrıştırması
5. Hafta  Üstel düzgünleştirme yöntemleri . Basit üstel düzgünleştirme . Holt'un doğrusal eğilim düzgünleştirmesi . Sönen eğilim yöntemleri
6. Hafta  Hata-Eğilim-Mevsimsel(HEM) Modeller . Holt-Winter mevsimsel düzgünleştirme yöntemi . Üstel düzgünleştirme yöntemlerinin bir sınıflaması . Üstel dü
7. Hafta  Ara sınav
8. Hafta  Brown'ın genel üstel düzgünleştirme yöntemi
9. Hafta  Harmonik model ve zaman dizileri verilerinin Fourier çözümlemesi
10. Hafta  Dönüşümler ve ayarlamalar
11. Hafta  Durağanlık ve fark alma
12. Hafta  Otoregressif modeller
13. Hafta  Hareketli ortalama modelleri
14. Hafta  ARIMA modellemede derece seçimi ve tahmin
15. Hafta  Mevsimsel ARIMA modelleri
16. Hafta  Dönem Sonu Sınavı
 -- ÖĞRETİM FAALİYETLERİ
 -- DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
20
 Ödev
7
20
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
30
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Dönemiçi Çalışmaların Yıliçi Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- DERSİN İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
0
0
 Okuma Faaliyetleri
14
4
56
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
14
2
28
 Materyal tasarlama, uygulama
7
4
28
 Rapor hazırlama
1
14
14
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
10
10
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
188
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.52
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. Yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak istatistik alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşır.X
2
2. Alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştiren ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygulayan özgün bir çalışmayı gerçekleştirerek alanındaki ilerlemeye katkıda bulunur.X
3
3. Yeni ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yaparak, uzmanlık gerektiren bilgileri kullanıp özgün sonuçlara ulaşır.X
4
4. Ulusal ve uluslar arası bilimsel çalışmalarda aktif biçimde yer alır.X
5
5. Disiplin içi ve disiplinler arası takım ve bireysel çalışma becerisi ile liderlik ve bağımsız karar verebilme yetisine sahiptir.X
6
6. Özgün bilimsel bir araştırma probleminin tanımlanmasından, raporlanmasına kadar ki tüm süreci gerçekleştirerek, sözlü, yazılı ve görsel olarak aktarır.X
7
7. Bir yabancı dili istatistik alanında kullanarak, literatürü takip eder, ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar ve tartışır.X
8
8. Bilimsel etik kuralları bilir ve bu kurallara uygun davranır.X
9
9. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını ve bilişim teknolojilerini, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.X
10
10. İstatistik alanındaki bilimsel, sosyal ve kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunur.X
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
   (Prof.Dr.Reşat Kasap)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
   (https://abs.gazi.edu.tr/rkasap)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
   (rkasap@gazi.edu.tr)