FEN FAKÜLTESİ
AKTÜERYA
Dersin Adı   Zaman Dizileri (Seçmeli)
Dönemi Dersin Kodu Teorik Saat / Uygulama Saati AKTS
7 2717722 2 / 0 4
Dersin Düzeyi Lisans
Dersin Dili Türkçe
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Mehmet Fedai KAYA
Koordinator E-mail fkaya selcuk.edu.tr
Öğretim Elemanı
Yardımcı Öğretim Elemanları
Dersin Amacı Lisans, Yüksek Lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak, Kamu ve Özel Sektörde karşılaşabilecekleri zaman serilerini modelleme, bu modellerden istatistikî sonuç çıkarımların nasıl yapılacağının öğrencilere verilmesi.
Temel Bilimler Mühendislik Bilimleri Sosyal Bilimler Eğitim Bilimleri Sanat Bilimleri Sağlık Bilimleri Tarım Bilimleri
50 50 0 0 0 0 0
DERS YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
HAFTA DERS İÇERİĞİ KAYNAK
1 Zaman serisinin tanımı ve grafikle gösterilmesi Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
2 Zaman serisini etkileyen faktörler (Bileşenler) Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
3 Yanıltıcı faktörler Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
4 Zaman serisi çözümlemesi tanımı Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
5 Zaman serisi çözümlemesinde hareketli ortalamalar Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
6 Zaman serisi çözümlemesinde bileşenlere ayırma yöntemi Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
7 Yönteme ilişkin modeller Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
8 Bileşenlere ayırma yöntemiyle çözümlemede aşamalar Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
9 Mevsimsel olmayan serilerin çözümlenmesinde çarpımsal modelin uygulanması Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
10 Arasınav
11 Mevsimsel serilerin çözümlenmesinde çarpımsal modelin uygulanması Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
12 Bileşenlere ayırma yöntemine ilişkin bir örnek Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
13 Mevsimsel ve mevsimsel olmayan serilerin çözümlenmesinde toplamsal modelin uygulanması Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
14 Toplamsal ve çarpımsal modeller ile öngörülerin elde edilmesi Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
15 Final sınavına hazırlık Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ   Ara Sınav Final
  Sayı Katkı Payı Sayı Katkı Payı  
Yarıyıl İçi Çalışmaları : - - - -
Devam/Katılım : - - - -
Uygulamalı Sınav : - - - -
Derse Özgü Staj : - - - -
Küçük Sınav : - - - -
Ödev : - - - -
Sunum ve Seminer : - - - -
Projeler : - - - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - - - -
Vaka Çalışmaları : - - - -
Arazi Çalışmaları : - - - -
Klinik Çalışmaları : - - - -
Diğer Çalışmaları : - - - -
Ara Sınav   1 40 - -
Final   - - 1 60
AKTS İŞ YÜKÜ TABLOSU   Sayı Süre
Ders Süresi : 14 2
Sınav Dışı Ders Çalışma Süresi : 14 4
Sunum ve Seminer Hazırlama : - -
Derse Özgü Staj : - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - -
Arazi Çalışmaları : - -
Vaka Çalışmaları : - -
Projeler : - -
Ödev : - -
Küçük Sınavlar : - -
Ara Sınav : 1 16
Final : 1 20
DERSİN AKTS KREDİSİ 4
No DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI KATKISI (*)
D.Ö.Ç. 1 Herhangi bir zaman serisini (özellikle iktisadi bir seriyi) modelleyip, istatistik paket programlarını kullanarak öngörüde bulunabilir 3
D.Ö.Ç. 2 Zaman serilerini modelleme, tahmin, kestirim ve öngörü kavramları ile bunlar hakkında gerekli istatistik donanımına sahip olur 4
D.Ö.Ç. 3 Otoregresif (AR), hareketli ortalama (MA) ve otoregresif hareketli ortalama (ARMA) serilerinin karakteristiklerini (serinin ortalaması, otokovaryans, otokorelasyon, kısmı otokorelasyon) irdeler, 3
D.Ö.Ç. 4 Model parametrelerinin tahmini (En küçük kareler, en çok olabilirlik, Yule-Walker yöntemleri) ve tahmin edicilere ilişkin bazı özellikleri bilir 4
D.Ö.Ç. 5 Otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonlarının modellemedeki önemini ve nasıl yorumlanacağını bilir, 4
* 1: Zayıf - 2: Orta - 3: İyi - 4: Çok İyi
PROGRAM ÇIKTISI VE DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI İLİŞKİ MATRİSİ

DÖÇ1DÖÇ2DÖÇ3DÖÇ4DÖÇ5DÖÇ6DÖÇ7DÖÇ8DÖÇ9DÖÇ10DÖÇ11DÖÇ12DÖÇ13DÖÇ14DÖÇ15DÖÇ16DÖÇ17DÖÇ18DÖÇ19DÖÇ20
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
PÇ7
PÇ8
PÇ9
PÇ10
PÇ11
PÇ12
PÇ13
PÇ14
PÇ15
PÇ16
PÇ17
PÇ18
PÇ19
PÇ20