Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5077	DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ ANALİZİ	SEÇMELİ	3	0	0	7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROFESÖR ESİN FİRUZAN

Dersi Alan Birimler

İstatistik Bütünleşik Doktora
İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Ders, teorik ve uygulamalı zaman serisi yöntemlerini içerir. Ders başlıkları tek değişkenli durağan ve durağan olmayan modellerle ve zaman serisi modellerini içeren tahmin ve çıkarsamaları kapsar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Ampirik araştırmalar yapmak için gerekli özellikleri zaman serisi veri setleri kullanarak geliştirmek,
2	Herhangi bir olasılıksal sürecin oto-kovaryans fonksiyonunu elde etmek
3	Mevsimsel olmayan Box- Jenkins modellerinin otokorelasyon ve kısmi otokorelasyonunun belirlenmesi
4	Parametrelerin En Çok Olabilirlik ve Yule-walker yöntemleriyle tahmin edilmesi
5	Tahminlerin algoritma kullanılarak yapılması

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Sıfır-Ortalamalı modeller
2	Trend ve mevsimsel modeller
3	Doğrusal süreçler
4	Örneklem ortalaması ve otokorelasyon fonksiyonlarının özellikleri
5	Durağan zaman serilerinin tahmin edilmesi
6	Bir ARMA(p,q) sürecinin ACF ve PACF `si, Bireysel Ödev Hazırlama
7	ARMA sürecinin tahmin edilmesi
8	Yule-Walker tahminleyicisi
9	Burg s algoritması, Bireysel Ödev Hazırlama
10	Inovasyon algoritması
11	En Çok Olabilirlik Kestiricisi
12	Model Tanısal Kontrolü
13	FPE kriteri AICC kriteri, Bireysel Ödev Hazırlama
14	Öngörü yapma

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: P. J. Brockwell and R. A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd Edn, Prentice-Hall, 2003.
Yardımcı kaynaklar: William W. S. Wei, Time Series Analysis-Univariate and Multivariate Methods, 2nd Edn, Pearson Education , 2006

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev ve problem çözme

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV 1	ÖDEV 1
2	ODV 2	ÖDEV 2
3	ODV 3	ÖDEV 3
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + YSS * 0.60
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + BUT * 0.60

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Eğitmen daha fazla açıklama veya not eklemek isterse, bu kolon DEBİS menüden seçilebilir.

Değerlendirme Kriteri

Ödevler ve final sınavının değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: esin.firuzan@deu.edu.tr
Tel: 301 85 57

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Final Sınavına Hazırlık	1	36	36
Bireysel Ödev Hazırlama	3	19	57
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			165

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.6	PK.8	PK.9	PK.10
ÖK.1	5		5		5	5		5
ÖK.2	5	5	5		5			5
ÖK.3	5	5		5	5			5
ÖK.4	5			5	5		5	5
ÖK.5	5				5			5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI