Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ZAMAN SERİLERİ | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Abdulbari BENER |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Öğrencilere zaman serileri analizi hakkında bilimsel bir makale yazmayı öğretmek. Öğrenci, iki veya daha fazla zaman serisi olduğunda bu serileri ilgili yöntemlerle nasıl analiz edeceğini E-views ile öğrenir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Zaman Serisi Analizine Giriş,Zaman Serisi Analizi Varsayımları,Durağanlık ,Spectral Analiz,Zaman Serisi Simülasyon Analizi,Zaman Serisi Simülasyon Analizi-2,Temel Tanımlayıcı Teknikler,Doğrusal Zaman Serisi Modelleri ,Zaman Serisi Modellerinde Uydurma ,Tahmin,İki Değişkenli Modeller,Durum-uzay modelleri ve Kalman Filtresi,Uygulama,Uygulama-2; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Bu konulardan birini belirler ve bu konuda detaylı bilgiye sahiptir. | 12, 14, 6 | E |
| Zaman serisi analizindeki konuların temellerini açıklar | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Bir makale için zaman serisi analizinde akademik yazımı anlar | 14, 6, 9 | E |
| Zaman serisi analizinde bir programın nasıl kodlanacağını anlar | 12, 6, 9 | E |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Zaman Serisi Analizine Giriş | Ders Notları |
| 2 | Zaman Serisi Analizi Varsayımları | Ders Notları |
| 3 | Durağanlık | Ders Notları |
| 4 | Spectral Analiz | Ders Notları |
| 5 | Zaman Serisi Simülasyon Analizi | Ders Notları |
| 6 | Zaman Serisi Simülasyon Analizi-2 | Ders Notları |
| 7 | Temel Tanımlayıcı Teknikler | Ders Notları |
| 8 | Doğrusal Zaman Serisi Modelleri | Ders Notları |
| 9 | Zaman Serisi Modellerinde Uydurma | Ders Notları |
| 10 | Tahmin | Ders Notları |
| 11 | İki Değişkenli Modeller | Ders Notları |
| 12 | Durum-uzay modelleri ve Kalman Filtresi | Ders Notları |
| 13 | Uygulama | Ders Notları |
| 14 | Uygulama-2 | Ders Notları |
| Kaynak |
| 1.Schelter, B., Timmer, J., Winterhalder, M., 2006, Handbook of Time Series Analysis: Recent Theoretical Developments and Applications,Wiley. 2. Richard A. D., 2009, Time Series: Theory and Methods, Springer Verlag. 3. Tsay, R. S., 2010, Analysis of Financial Time Series, Wiley. |
| Agung, G.N., 2009, Time Series Data Analysis Using Eviews, Wiley. Enders, W., 1995, Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons Inc. Wei, W.W.S., 1990, Time Series Analysis, Addison-Wesley Publishing Company. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Teorik ve uygulamalı biyoistatisitik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir. | X | |||||
| 2 | Temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde kullanabilir. | X | |||||
| 3 | Sağlık alanında yapılan her türlü araştırma tasarımı konusunda bilgi sahibidirler. | X | |||||
| 4 | Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir. | X | |||||
| 5 | Sağlık araştırmalarında sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir | X | |||||
| 6 | Alanı ile ilgili öncelikli konularda bilimsel klinik tanımlayıcı veya çözümleyici bir araştırma yapar. | X | |||||
| 7 | Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir. | X | |||||
| 8 | Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir. | X | |||||
| 9 | Biyoistatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek | X | |||||
| 10 | Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmaları bağımsız veya ekip olarak yürütür. | X | |||||
| 11 | Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir. | X | |||||
| 12 | Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar. | X | |||||
| 13 | Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar. | X | |||||
| 14 | Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır. | X | |||||
| 15 | Duyarlı bir birey olarak bütün süreçlerde kalite yönetimi, iş güvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve bilgi birikimini toplum yararına kullanabilir. | X | |||||
| 16 | Biyoistatistik alanında sentezlediği bilgileri ve problem çözme yeteneklerini, sağlık araştırmalarında etik ilkeleri göz eterek kullanır. | X | |||||
| 17 | Biyoistatistik ve eğitimi alanında ulusal ve uluslararası politika çalışmalarında bulunabilir. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 0 | 0 | 0 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ZAMAN SERİLERİ | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Abdulbari BENER |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Öğrencilere zaman serileri analizi hakkında bilimsel bir makale yazmayı öğretmek. Öğrenci, iki veya daha fazla zaman serisi olduğunda bu serileri ilgili yöntemlerle nasıl analiz edeceğini E-views ile öğrenir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Zaman Serisi Analizine Giriş,Zaman Serisi Analizi Varsayımları,Durağanlık ,Spectral Analiz,Zaman Serisi Simülasyon Analizi,Zaman Serisi Simülasyon Analizi-2,Temel Tanımlayıcı Teknikler,Doğrusal Zaman Serisi Modelleri ,Zaman Serisi Modellerinde Uydurma ,Tahmin,İki Değişkenli Modeller,Durum-uzay modelleri ve Kalman Filtresi,Uygulama,Uygulama-2; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Bu konulardan birini belirler ve bu konuda detaylı bilgiye sahiptir. | 12, 14, 6 | E |
| Zaman serisi analizindeki konuların temellerini açıklar | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Bir makale için zaman serisi analizinde akademik yazımı anlar | 14, 6, 9 | E |
| Zaman serisi analizinde bir programın nasıl kodlanacağını anlar | 12, 6, 9 | E |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Zaman Serisi Analizine Giriş | Ders Notları |
| 2 | Zaman Serisi Analizi Varsayımları | Ders Notları |
| 3 | Durağanlık | Ders Notları |
| 4 | Spectral Analiz | Ders Notları |
| 5 | Zaman Serisi Simülasyon Analizi | Ders Notları |
| 6 | Zaman Serisi Simülasyon Analizi-2 | Ders Notları |
| 7 | Temel Tanımlayıcı Teknikler | Ders Notları |
| 8 | Doğrusal Zaman Serisi Modelleri | Ders Notları |
| 9 | Zaman Serisi Modellerinde Uydurma | Ders Notları |
| 10 | Tahmin | Ders Notları |
| 11 | İki Değişkenli Modeller | Ders Notları |
| 12 | Durum-uzay modelleri ve Kalman Filtresi | Ders Notları |
| 13 | Uygulama | Ders Notları |
| 14 | Uygulama-2 | Ders Notları |
| Kaynak |
| 1.Schelter, B., Timmer, J., Winterhalder, M., 2006, Handbook of Time Series Analysis: Recent Theoretical Developments and Applications,Wiley. 2. Richard A. D., 2009, Time Series: Theory and Methods, Springer Verlag. 3. Tsay, R. S., 2010, Analysis of Financial Time Series, Wiley. |
| Agung, G.N., 2009, Time Series Data Analysis Using Eviews, Wiley. Enders, W., 1995, Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons Inc. Wei, W.W.S., 1990, Time Series Analysis, Addison-Wesley Publishing Company. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Teorik ve uygulamalı biyoistatisitik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir. | X | |||||
| 2 | Temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde kullanabilir. | X | |||||
| 3 | Sağlık alanında yapılan her türlü araştırma tasarımı konusunda bilgi sahibidirler. | X | |||||
| 4 | Sağlık alanında yapılan araştırmaları tasarlayabilir, kurgulayabilir ve çözüm önerileri getirebilir. | X | |||||
| 5 | Sağlık araştırmalarında sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir | X | |||||
| 6 | Alanı ile ilgili öncelikli konularda bilimsel klinik tanımlayıcı veya çözümleyici bir araştırma yapar. | X | |||||
| 7 | Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve anlatabilir. | X | |||||
| 8 | Biyoistatistik alanı ile ilgili veri toplanması, kayıt edilmesi, yorumlanması, raporlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir. | X | |||||
| 9 | Biyoistatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek | X | |||||
| 10 | Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmaları bağımsız veya ekip olarak yürütür. | X | |||||
| 11 | Biyoistatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, karar verme sürecine katılabilir, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapabilir ve sonuçlandırabilir. | X | |||||
| 12 | Biyoistatistik alanı ile yaşam boyu öğrenme ilkelerini kullanarak mesleki gelişiminin sürekliliğini sağlar. | X | |||||
| 13 | Bilimsel bir makaleyi ulusal ve uluslararası düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar. | X | |||||
| 14 | Diğer sağlık alanındaki disiplinlerle iş birliği içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol alır. | X | |||||
| 15 | Duyarlı bir birey olarak bütün süreçlerde kalite yönetimi, iş güvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve bilgi birikimini toplum yararına kullanabilir. | X | |||||
| 16 | Biyoistatistik alanında sentezlediği bilgileri ve problem çözme yeteneklerini, sağlık araştırmalarında etik ilkeleri göz eterek kullanır. | X | |||||
| 17 | Biyoistatistik ve eğitimi alanında ulusal ve uluslararası politika çalışmalarında bulunabilir. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |