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 ) | Yrd. Doç. Dr. 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 | I. Tahmine Bir Giriş 1.1 Tahmin ve Veriler 1.2 Tahmin Yöntemleri 1.3 Tahmin Hataları | anlatım, problem çözme, tartışma |
2 | 1.4 Bir Tahmin Tekniği Seçme 1.5 Nicel Tahmin Tekniklerine Genel Bir Bakış | anlatım, problem çözme, tartışma |
3 | II. Temel İstatistik Kavramlar 2.1 Yığın 2.2 Olasılık 2.3 Rassal Örneklemler ve Örneklem İstatistiği 2.4 Sürekli Olasılık Dağılımları | anlatım, problem çözme, tartışma |
4 | 2.5 Normal Olasılık Dağılımı 2.6 t-Dağılımı, F-Dağılımı ve Ki-Kare Dağılımı | anlatım, problem çözme, tartışma |
5 | 2.7 Bir Yığının Ortalaması İçin Güven Aralıkları 2.8 Bir Yığının Ortalaması İçin Varsayım Testi | anlatım, problem çözme, tartışma |
6 | III. Basit Doğrusal Regresyon 3.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli 3.2 En Küçük Karelerle Nokta Tahminleri 3.3 Nokta Öngörüleri ve Nokta Tahminleri | anlatım, problem çözme, tartışma |
7 | 3.4 Model Varsayımları ve Standart Hata 3.5 Eğimin ve y-Kesme Noktasının Etkisini Test Etme 3.6 Güven ve Tahmin Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
8 | 3.7 Tespitin ve Korelasyonun Basit Katsayıları 3.8 Model İçin Bir F-Testi 3.9 Bazı Kısayol Formülleri | anlatım, problem çözme, tartışma |
9 | IV. Çoklu Doğrusal Regresyon 4.1 Lineer Regresyon Modeli 4.2 En Küçük Kareler Tahminleri, Nokta Tahmini ve Beklenti 4.3 Ortalama Kare Hata ve Standart Hata | anlatım, problem çözme, tartışma |
10 | 4.4 Model Yardımı: R ^ 2, Ayarlanmış R ^ 2 ve Genel F-Testi 4.5 Bir Bağımsız Değişkenin Öneminin Test Edilmesi 4.6 Güven ve Tahmin Aralıkları | anlatım, problem çözme, tartışma |
11 | 4.7 Kuadratik Regresyon Modeli 4.8 Etkileşim | anlatım, problem çözme, tartışma |
12 | 4.9 Kalitatif Bağımsız Değişkenleri Modellemek için Keyfi Değişkenleri Kullanma 4.10 Kısmi F-Testi: Bir Regresyon Modelinin Bir Kısmının Önemini Test Etme | anlatım, problem çözme, tartışma |
13 | VI. Zaman Serileri Regresyon 6.1 Eğilimi Polinom Fonksiyonlarını Kullanarak Modelleme 6.2 Otokorelasyonun Saptanması | anlatım, problem çözme, tartışma |
14 | 6.3 Mevsimsel Değişim Türleri 6.4 Keyfi Değişken ve Trigonometrik Fonksiyonları Kullanarak Mevsimsel Değişimi Modelleme | 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 | Hamilton, J. D., Time Series Analysis | Princeton University Press |
Ölçme ve Değerlendirme Sistemi
# | Ağırlık | Çalışma Türü | Çalışma Adı |
---|---|---|---|
1 | %30 | Ara Sınav | Ara Sınav |
2 | %30 | Ara Sınav | Ara Sınav |
3 | %40 | 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͵3 |
2 | Öğrenci tahmin değişkenleri arasında ilişki analizi kurabilir | 1͵4͵11 | 1͵2͵3 |
3 | Öğrenci mevcut değişkenleri değerlendirerek geleceğe yönelik tahminde bulunabilir | 1͵4͵11 | 1͵2͵3 |
4 | Öğrenci değişkenler arasındaki ilişkinin boyut ve yönünü tespit edebilir | 1͵4͵11 | 1͵2͵3 |
5 | Öğrenci tahmin varsayımları kurabilir | 1͵4͵11 | 1͵2͵3 |
İş Yükü Detayları
# | Etkinlik | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|---|
1 | Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
2 | Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 1 | 14 |
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 | 2 | 8 | 16 |
8 | Ara Sınav | 2 | 2 | 4 |
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 | 12 | 12 |
16 | Son Sınav | 1 | 2 | 2 |
90 |