Zamana bağlı verilerin analizi için istatistiksel araçların tanıtımı. Veri analizi ve uygulaması bu dersin ayrılmaz bir parçası olacaktır. Mevcut metodolojiler, bireysel metodolojileri karşılaştırma, bir metodoloji seçme ve belirli yönetime uyan bir tahmin sistemi tasarlama. Zaman serisi ayrıştırma, regresyon yöntemi, yumuşatma teknikleri, hareketli ortalama (MA), otoregresif (AR) ve otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA) modelleri, Box-Jenkins yöntemleri, Girdi-Çıktı ve Ekonometrik Modeller.
Ön Koşullar
IE3101 Introduction to Probability
Eş Koşullar
Yok
Özel Koşullar
Yok
Öğretim Üyeleri
Prof. Dr. Murat Ermiş
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Ders bu yarıyıl açılmamıştır.
Görüşme Saatleri ve Yeri
Ders bu yarıyıl açılmamıştır.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Sözlü anlatım, Soru-cevap, Problem çözümü
Temel Kaynaklar
• Montgomery D.C., Jennings, C.L., Kulahci, M. (2008). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, John Wiley.
Diğer Kaynaklar
• Box, George E. P., Jenkins Gwilym M., and Reinsel, Gregory C. (2008). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 4th Edition, Wiley.
• B.L., Bowerman, R. O’Connel, and A. Koehler (2004). Forecasting, Time Series, and Regression, Duxbury Applied Series, 4th Edition, Duxbury Applied Series.
• Makridakis, S., Wheelwright, S.C., and Hyndman, R.J. (1998). Forecasting Methods and Applications, 3rd ed., John Wiley.
Veri toplama, verileri analiz etme, sonuçları yorumlama ve sunma becerisi.
ÖÇ-2
Klasik tahmin tekniklerini kullanabilme.
ÖÇ-3
Hareketli ortalamalar, üstel düzeltme ve zaman serisi ayrıştırmasını uygular.
ÖÇ-4
Tahmin için basit ve çoklu regresyon analizi uygular.
ÖÇ-5
Box-Jenkins (ARIMA) yöntemini kullanabilme.
ÖÇ-6
Öğrenilen kavramları gerçek hayat problemlerinin pratik uygulamalarına uygulamak için Minitab ve Excel yazılımını kullanır.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
PÇ-2
Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
PÇ-6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
