Endüstri Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Endüstri Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Endüstri Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05281834 | Zaman Serileri ve Tahmin Teknikleri | 4 | Bahar | 8 | 3+0+0 | 0 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Murat DARÇIN |
| Dersi Veren(ler) | - |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
Zaman Serilerinin Bileşkelerine Ayrılması Yöntemi.Doğrusal Trend Fonksiyonu. Düzgünleştirme Yöntemleri; Basit Hareketli Ortalamalar,Üstel Düzgünleştirme Yöntemleri,Tekli Üstel Düzgünleştirme, Otoregressif Modeller ve Hareketli Ortalama Yöntemleri.Mevsimlik Otoregressif Hareketli Ortalama Yöntemleri.Fiyat İndeksleri ve Zaman Serileri Analizindeki Önemi, İndeksler,Fiyat İndekslerinde Temel Devre ve Dönüşümü.
Dersin Amacı
İleriye dönük etkili tahminlerde bulunmak için gerekli temel bilgilerin verilmesi.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P1 | Matematik, fen bilimleri ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | 5 |
| P2 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | 5 |
| P4 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Zaman serileri analizindeki temel kavramları öğrenir. | P.1.39 | 1 |
| Ö2 | Zaman serileri analizindeki temel kavramları öğrenir. | P.2.65 | 1 |
| Ö3 | Mevsim, trend ve rassallık indekslerinin matematiksel altyapısını öğrenir. | P.2.66 | 1 |
| Ö4 | Mevsim, trend ve rassallık indekslerinin matematiksel altyapısını öğrenir. | P.1.40 | 1 |
| Ö5 | Çeşitli olaylar karşısında etkili tahminde bulunma becerisi kazanır. | P.1.41 | 1 |
| Ö6 | Çeşitli olaylar karşısında etkili tahminde bulunma becerisi kazanır. | P.4.29 | 1 |
| Ö7 | Zaman serilerinin uygulama alanlarını öğrenir. | P.4.30 | 1 |
| Ö8 | Zaman serilerinin uygulama alanlarını öğrenir. | P.1.42 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Zaman Serilerinin Bileşkelerine Ayrılması Yöntemi; Trendin Belirlenmesi –Hareketli Ortalamalar Yöntemi,Trendin Belirlenmesi-En Küçük Kareler Yöntemi,Doğrusal Trend Fonksiyonu |
| 2 | İkinci Derece Trend Fonkisyonu, Üstel Trend Fonksiyonu, Trend Fonksiyonunun Seçimi, Mevsim Etkisinin Belirlenmesi |
| 3 | Mevsim İndeksleri ve Hesaplanması, Mevsim İndekslerinin Kullanımı, Konjonktur ve Arızi (Tesadüfi) Faktörlerin Etkilerinin Belirlenmesi |
| 4 | Düzgünleştirme Yöntemleri; Basit Hareketli Ortalamalar, Üstel Düzgünleştirme Yöntemleri |
| 5 | Tekli Üstel Düzgünleştirme, Doğrusal Hareketli Ortalamalar, Doğrusal Üstel Düzgünleştirme Yöntemleri |
| 6 | Doğrusal Olmayan Üstel Düzgünleştirme, Diğer Üstel Düzgünleştirme Yöntemleri, Otoregressif Modeller ve Hareketli Ortalama Yöntemleri |
| 7 | Otokorelasyon Katsayıları, Otokorelasyon Katsayılarının Hesaplanışı ve Dağılımı, Otokorelasyon Analizi |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Otokorelasyon Testleri,Kısmi Otokorelasyon Katsayıları ve Testleri,Otoregressif Modeller,Basit ve Çoklu Regresyon Analizi |
| 10 | Hareketli Ortalama Yöntemleri, Hareketli Ortalama Modellerinin Oluşturulması, Hareketli Ortalama Modellerinde Parametrelerin Ön Tahminleri |
| 11 | Hareketli Ortalama Yöntemleri, Hareketli Ortalama Modellerinin Oluşturulması, Hareketli Ortalama Modellerinde Parametrelerin Ön Tahminleri |
| 12 | Bileşik Otoregressif Hareketli Ortalama Yöntemi; Modelin Belirlenmesi, Modelin Parametrelerinin Tahmini |
| 13 | Modelin Uygunluğunun Araştırılması, Modelin Tahminlerde Kullanılması, Mevsimlik Otoregressif Hareketli Ortalama Yöntemleri |
| 14 | Fiyat İndeksleri ve Zaman Serileri Analizindeki Önemi, İndeksler, Fiyat İndeksleri |
| 15 | Final Sınavına Hazırlık |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Introduction to Time Series Analysis and Forecasting (Wiley Series in Probability and Statistics) 2nd Edition by Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings , Murat Kulahci |
| Modern Zaman Serileri ve Yöntemleri, NOBEL AKADEMİK YAYINCILIK, Dr. Üyesi Ebrucan İslamoğlu |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 60 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 36 | 36 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 150 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 | P2 | P4 |
|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Zaman serileri analizindeki temel kavramları öğrenir. | 5 | - | - |
| Ö2 | Mevsim, trend ve rassallık indekslerinin matematiksel altyapısını öğrenir. | 5 | - | - |
| Ö3 | Çeşitli olaylar karşısında etkili tahminde bulunma becerisi kazanır. | 5 | - | - |
| Ö4 | Zaman serilerinin uygulama alanlarını öğrenir. | 5 | - | - |
| Ö5 | Zaman serileri analizindeki temel kavramları öğrenir. | - | 5 | - |
| Ö6 | Mevsim, trend ve rassallık indekslerinin matematiksel altyapısını öğrenir. | - | 5 | - |
| Ö7 | Çeşitli olaylar karşısında etkili tahminde bulunma becerisi kazanır. | - | - | 5 |
| Ö8 | Zaman serilerinin uygulama alanlarını öğrenir. | - | - | 5 |