Tahmin (IE519) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Tahmin IE519 Alan Seçmeli 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu ders kapsamında öğrenciler tahminin mühendislik tasarımındaki yerini öğreneceklerdir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Öğencileri mühendislik projelerinde ihtiyaç duyulabilecek tahmin uygulamaları ile tanıştırma.
  • Öğrencilerin tahmin kavramının endüstride kullanımıyla ilgili bilgi edinmesinin sağlanabilmesi.
  • Öğrencilerin tahmin modelleri aracılığıyla gerçek hayat problemlerini çözmelerinin sağlanması.
Dersin İçeriği Genel tahmin metot ve teknikleri; dinamik Bayesian modellemesi; metodolojik tahmin ve analiz; varyans öğrenme; tahmin izleme ve uygulamaları; zaman serisi analizi ve tahmin; hareketli ortalamalar; arma modelleri için tahmin; arma modelleri; mevsimsel ve mevsimsel olmayan Box-Jenkins modelleri; Winter?ın üstsel yumuşatması; çözümleme modelleri; diğe

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Genel tahmin metot ve teknikleri.
2 Tahmin metotları ve tahmin sistemleri; Dinamik Bayesian modellemesi;
3 Metodolojik tahmin ve analiz
4 Polinomik, Mevsimsel, Harmonik and Regresyon Sistemleri
5 Çakıştırma
6 Varyans öğrenme; Tahmin izleme ve uygulamaları
7 Zaman Serisi Analizi ve tahmin; Hareketli Ortalamalar
8 ARMA modelleri için tahmin
9 ARIMA modelleri
10 Mevsimsel ve mevsimsel olmayan Box-Jenkins modelleri.
11 Arasınav
12 Winter’ın üstsel yumuşatması
13 Çözümleme modelleri.
14 Diğer uygun metotlar.
15 Gerçek hayat uygulamaları
16 Dönem Sonu Sınav Çalışmaları

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Makridakis S.G., Wheelright S.C., Hyndman R.J., Forecasting: Methods and Applications, Wiley, 1997.
Diğer Kaynaklar 2. Montgomery, D.C., and Runger, G.C., Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley and Sons, Inc., 4th Edition, June 2006.
3. Milton, J.S. and Arnold, J.C., Introduction to Probability and Statistics: Principles and Applications for Engineering and the Computing Sciences, McGraw-Hill, 4th edition, 2002.
4. Ross, S. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Academic Press, 3rd edition, 2004.
5. Triola, M.F., Essentials of Statistics, Addison Wesley,2nd edition, 2004.
6. Hines, W.W. and Montgomery,D.A., Probability and Statistics in Engineering and Management Science, John Wiley,1990.
7. Navidi,W. Statistics for Engineers and Scientists, McGraw-Hill, 2008.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum - -
Projeler 1 30
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 30
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 3 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Lisans öğreniminden elde edilen yeterlilikleri temel alarak, aynı ya da farklı bir alandaki bilgileri geliştirebilme ve derinleştirebilme yeteneğine sahip olur.
2 Bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
3 Alanında özümsediği bilgiyi ve problem çözme yeteneğini disiplinlerarası çalışmalarda uygulayabilir.
4 Alanında, bağımsız olarak, bir problem kurgulayabilir, çözüm yöntemi geliştirerek problemi çözebilir ve sonuçları değerlendirebilir.
5 Alanındaki çalışmalarda karşılaşabileceği öngörülemeyen karmaşık durumlarda, çözümün üretilmesine yönelik sistematik yaklaşımların geliştirilmesinde bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.
6 Alanı ile ilgili konularda strateji, uygulama planları ve prensipler geliştirerek elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilir.
7 Alanındaki bilgiyi geliştirerek bunları bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanır.
8 Alanı ile ilgili güncel gelişmeleri inceleyerek, kendi çalışmalarını bilimsel verilerle destekler, alanındaki ve alanı dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde sunma becerisine sahip olur.
9 Matematik veya uygulama alanlarındaki bilimsel çalışmaları takip ederek araştırma yapacak ve meslektaşları ile sözlü ve yazılı iletişim kuracak düzeyde İngilizce bilir.
10 Matematik temelli yazılımları, bilişim ve iletişim teknolojilerini bilimsel amaçlı kullanabilir.
11 Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olur.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 1 16
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler 1 4 4
Raporlar
Ödevler 4 4 16
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 16 16
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 25 25
Toplam İş Yükü 125