AKTS - Tahmin
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 Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | Bu ders kapsamında öğrenciler tahminin mühendislik tasarımındaki yerini öğreneceklerdir. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
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 |