• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS SEÇMELİ

Dersi Veren Birim

Endüstri Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Çeşitli veriler üzerinde tahminleme için gereken istatistiksel çıkarsamaları yapabilme ve sonuçları yorumlayabilme 2   Zaman serilerin temel kavramlarını tanıtabilme 3   Tahminleme için regresyon yöntemini tanıtabilme ve sonuçlarını yorumlayabilme 4   Üssel düzgünleştirme yöntemlerini tanıtabilme ve sonuçlarını yorumlayabilme 5   Adaptif kontrol ve box-jenkins modeli gibi kavramları tanıtabilme 6   Tahminleme için bilgisayar yazılımı kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Tahminlemeye giriş, temel istatistiksel kavramların gözden geçirilmesi 2 Veri yapılarının incelenmesi, tahminleme yöntemlerine giriş 3 Hareketli ortamalar ve üssel düzgünleştirme yöntemleri 4 Zaman serileri ve bileşenleri 5 Basit doğrusal regresyon 6 Çoklu regresyon analizi 7 Zaman serilerinde regresyon analizi 8 Vize sınavı 9 Box-Jenkins (ARIMA) yöntemi 10 Niteliksel tahminleme yöntemleri, tahminleme hatalarının analizi 11 Tahminleme sürecinin yönetilmesi 12 Proje Sunumları 13 Proje Sunumları 14 Proje Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriği ile ilgili olarak ders sunumları, tahta ve görsel sunum kullanılarak verilecektir. Ders sunumlarına ek olarak bilgisayar laboratuar çalışmaları ile destek sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ*0.35+OD *0.15+FN * 0.50 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ*0.35+OD *0.15+BUT * 0.50 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 13 3 39 Uygulama 1 3 3 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20 Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Ödev Hazırlama 4 2 8 Sunum Hazırlama 1 2 2 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 108

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 ÖK.1 ÖK.2 ÖK.3 ÖK.4 ÖK.5 ÖK.6