Mühendislik Fakültesi
Endüstri Mühendisliği
Ders Bilgileri
| TAHMİN YÖNTEMLERİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Dönemi | Teori | Uygulama | Ulusal Kredisi | AKTS Kredisi |
| Saat / Hafta | |||||
| INE308 | Bahar | 3 | 0 | 3 | 4 |
| Ön Koşulu Olan Ders( ler ) | Yok |
|---|---|
| Dili | İngilizce |
| Türü | Seçmeli |
| Seviyesi | Lisans |
| Öğretim Elemanı( ları ) | Doktor Öğretim Üyesi Türker Ertem |
| Öğretim Sistemi | Yüz Yüze |
| Önerilen Hususlar | Yok |
| Staj Durumu | Yok |
| Amacı | Bu ders, tahmin ve regresyonun yaygın ve etkili olarak kullanılan yöntemlerine bir giriş niteliğindedir. Dersin hedefi, öğrencilere, nicel analiz ve istatistiksel bir yaklaşım uygulayarak yönetsel karar verebilmelerinin yollarını tanıtmaktır. Matematiksel metodoloji kullanılabilmesi ve istatistiksel sonuçların yazılı ifade edilebilmesi üzerinde özellikle durulacaktır. |
| İçeriği | Tahmine bir giriş. Temel istatistiksel kavramlar. Regresyon Analizi: Basit doğrusal regresyon. Çoklu doğrusal regresyon. Parametrelerin en küçük kareler tahmini. Doğrusal regresyon modellerinde varsayım testi ve güven aralıkları. Modellerin test edilmesi. Veri analizi ve modellerin uygunluğu. Doğrusal zaman serisi modelleri. Hareketli ortalama. Otoregresif ve/veya ARIMA modelleri. Veri analizi ve zaman serisi modelleri ile tahmin. Tahmin hataları ve güven aralıkları. |
Dersin Öğrenim Çıktıları
| # | Öğrenim Çıktıları |
|---|---|
| 1 | Öğrenci tahmin süreci ve analiz için veri toplayabilir |
| 2 | Öğrenci tahmin değişkenleri arasında ilişki analizi kurabilir |
| 3 | Öğrenci mevcut değişkenleri değerlendirerek geleceğe yönelik tahminde bulunabilir |
| 4 | Öğrenci değişkenler arasındaki ilişkinin boyut ve yönünü tespit edebilir |
| 5 | Öğrenci tahmin varsayımları kurabilir |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| # | Konular | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
|---|---|---|
| 1 | Tahmin Yöntemlerine Giriş Kötü Örnekleme Vaka Çalışmaları Tahmin ve Veri, Tahmin Yöntemleri, Tahmin Hataları Bir Tahmin Tekniği Seçme Nicel Tahmin Tekniklerine Genel Bir Bakış | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 2 | Temel İstatistik Kavramlarına Bir Bakış İstatistiksel Ön Hazırlıklar Temel Olasılık Dağılımları Merkezi Limit Teoremi | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 3 | Güvenilirlik aralığı Bir Popülasyon Ortalaması için Geniş Örnek Güven Aralıkları Oranlar için Güven Aralıkları Bir Popülasyon Ortalaması için Küçük Örneklem Güven Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 4 | İki Ortalama Arasındaki Farkın Güven Aralıkları İki Oran Arasındaki Farkın Güven Aralıkları İki Ortalama Arasındaki Fark için Küçük Örnek Güven Aralıkları Tahmin Aralıkları ve Tolerans Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 5 | Varsayım testi Bir Popülasyon Ortalaması için Büyük Örneklem Testleri Varsayım Testlerinin Sonuçlarından Sonuç Çıkarma Kitle Oranı Testleri | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 6 | Bir Popülasyon Ortalaması için Küçük Örneklem Testleri İki Ortalama Arasındaki Fark için Büyük Örneklem Testleri İki Ortalama Arasındaki Fark için Küçük Örneklem Testleri İki Oran Arasındaki Fark için Testler | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 7 | Zaman Serileri Tahmin Teorisi Çalışma Türleri, Matematiksel Yapı Kesitsel Çalışma ve Zaman Serisi Çalışması Analiz Türleri | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 8 | En İyi Modeli Seçmek Bir Zaman Serisinin Bileşenleri Farklı Zaman Serileri Süreçleri Beyaz Gürültü | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 9 | Hareketli ortalama Ağırlıklı Hareketli Ortalama Üstel Yumuşatma Tahmin Hatası R Programlamadaki Örnekler | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 10 | AR Modelleri, MA Modelleri ARMA Modelleri, ARIMA Modelleri Otokorelasyon Fonksiyonu Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu AR, MA, ARMA ve ARIMA Modellerini Algılama | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 11 | Korelasyon ve Basit Doğrusal Regresyon Kovaryans, Korelasyon Ortak Dağılımları En Küçük Kareler Doğrusu | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 12 | En Küçük Kareler Katsayılarındaki Belirsizlikler Varsayımları Kontrol Etme ve Verileri Dönüştürme | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 13 | Çoklu regresyon Çok Temel Bilgiler Çoklu Regresyon Modeli | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 14 | Karıştırıcı ve Çoklu Bağlantı Model Seçimi | anlatım, problem çözme, tartışma |
| 15 | ||
| 16 | Son Sınav |
Resources
| # | Malzeme / Kaynak Adı | Kaynak Hakkında Bilgi | Referans / Önerilen Kaynak |
|---|---|---|---|
| 1 | Bowerman, B. L., O'Connell, R. T., and Koehler, A. B. Forecasting, Time Series, and Regression | Thomson Brooks/Cole Publishing | |
| 2 | Gilchrist, W. Statistical Forecasting | John Wiley & Sons Ltd | |
| 3 | Shmueli, G. Practical Time Series Forecasting with R | Axelrod Schnall Publishers |
Ölçme ve Değerlendirme Sistemi
| # | Ağırlık | Çalışma Türü | Çalışma Adı |
|---|---|---|---|
| 1 | %20 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 2 | %80 | Son Sınav | Son Sınav |
Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri
| # | Öğrenim Çıktıları | Program Çıktıları | Ölçme ve Değerlendirme |
|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenci tahmin süreci ve analiz için veri toplayabilir | 1͵4͵11 | 1͵2 |
| 2 | Öğrenci tahmin değişkenleri arasında ilişki analizi kurabilir | 1͵4͵11 | 1͵2 |
| 3 | Öğrenci mevcut değişkenleri değerlendirerek geleceğe yönelik tahminde bulunabilir | 1͵4͵11 | 1͵2 |
| 4 | Öğrenci değişkenler arasındaki ilişkinin boyut ve yönünü tespit edebilir | 1͵4͵11 | 1͵2 |
| 5 | Öğrenci tahmin varsayımları kurabilir | 1͵4͵11 | 1͵2 |
İş Yükü Detayları
| # | Etkinlik | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| 2 | Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| 3 | Sunum ve Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| 4 | İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması | 0 | 0 | 0 |
| 5 | Belge/Bilgi listeleri oluşturma | 0 | 0 | 0 |
| 6 | Atölye | 0 | 0 | 0 |
| 7 | Ara Sınav için Hazırlık | 1 | 6 | 6 |
| 8 | Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| 9 | Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 10 | Ödev | 0 | 0 | 0 |
| 11 | Ara Proje | 0 | 0 | 0 |
| 12 | Ara Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 13 | Son Proje | 0 | 0 | 0 |
| 14 | Son Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 15 | Son Sınav için Hazırlık | 1 | 10 | 10 |
| 16 | Son Sınav | 1 | 2 | 2 |
| 90 | ||||