Zaman Serisi Analizleri. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

Benzer belgeler
TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

1. GAZLARIN DAVRANI I

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Quality Planning and Control

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

Tanımlayıcı İstatistikler

Polinom İnterpolasyonu

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ ( tarihli ve sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

Regresyon Analizi Basit Do rusal Regresyon Analizi En Küçük Kareler Tekni i Varyans n(v 2 ) Tahmini Basit Do rusal Regresyonda Aral k Tahmini

Korelasyon ve Regresyon

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erkan OKTAY İÇİNDEKİLER HEDEFLER İNDEKSLER

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

İstatistik ve Olasılık

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

SAYISAL ANALİZ. Ders Notları MART 27, 2016 PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

İstatistik ve Olasılık

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

X = 11433, Y = 45237,

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Veri Eliminasyonu. (Chauvenet Kriteri) d max / Ölçüm sayısı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

Süzgeç. Şekil 4.1 Süzgeçlemedeki temel fikir

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

POLĐNOMLAR YILLAR ÖYS

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

Genel Kimya ve 4. Şubeler

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Temel Elektrik Mühendisliği-I

Biyoistatistik (Ders 9: Korelasyon ve Regresyon Analizi)

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Transkript:

Zama Sers Aalzler.Doç.Dr. Alpagut AVUZ

Zama Sers Aalzler Bast Ortalama ötem Hareketl Ortalamalar ötem Ekspoasyel (Üssel) Düzgüleştrme ötem Tred Aalz ötem Mevsmsel Dalgalamalar ve Trede Oralama ötem

Bast Ortalama ötem Bu yötemde, tahm edlmek stee değşke () geçmş döemlerde aldığı değerler ortalaması alıarak tahm değerler buluur. ˆ 1

Öeğmzdek verler kullaarak ˆ 1 8750 10 875 ıllar Ŷ 1991 1 1000 875 1992 2 1200 875 1993 3 900 875 1994 4 650 875 1995 5 1500 875 1996 6 600 875 1997 7 500 875 1998 8 1100 875 1999 9 700 875 2000 10 600 875 2001 11 875

Hareketl Ortalamalar ötem Bu yötemde değşke br sorak döemde alacağı tahm değer, o değşke geçmş döemdek ortalaması alıarak buluur. ˆ 1 2...

Örekdek verler kullaılırsa ve =3 alıırsa, 2001 yılı (=11) satışları; 3 600 700 1100 ˆ 10 9 8 11 3 800 Ayı verler ç =4 alıırsa, 2001 satışları; 4 600 700 1100 500 4 ˆ 10 9 8 7 11 725

Hareketl ortalamalar yötemde değer asıl seçleceğ kousuda uyulacak geel br kural yoktur. Geellkle 2 le 7 arasıda değşe farklı değerler alıarak, e düşük ortalama tahm hatasıı (tahm değerler le gerçekleşe değerler arasıdak fark) vere değer terch edlr.

Ŷ Ŷ ıllar ( = 3) ( = 4) 1991 1 1000 - - 1992 2 1200 - - 1993 3 900 - - 1994 4 650 1033,33-1995 5 1500 916,66 937,50 1996 6 600 1016,66 1062,50 1997 7 500 916,66 912,50 1998 8 1100 866,66 812,50 1999 9 700 733,33 925,00 2000 10 600 766,66 725,00 2001 11 800,00 725,00

Ekspoasyel (Üssel) Düzgüleştrme ötem Bu yötemde, değşke döemde alacağı tahm değer, br öcek döem gerçekleşe değer le çarpılarak ve ye br öcek döem tahm değer (1-) le çarpılarak brbre eklemes yoluyla hesaplaır. ç 0 le 1 arasıda br değer seçlr. Ayrıca 1. döem tahm değer () geellkle 1. döem gerçekleşe değer ayısı olarak alıır.

ˆ (1 ) 0 1 1 1 Örek 3.1. dek verler kullaılırsa ve = 0,9 alıırsa, 1992 yılı ( = 2) satışları; ˆ (1 ) ˆ (0,9 *1000) Ayı şeklde 1993 yılı ( = 3) satışları; ˆ (0,1*1000) 2 1 1 ˆ (1 ) ˆ (0,9 *1200) (0,1*1000) 3 2 2 1000 1180

Ŷ ıllar ( = 0,9) 1991 1 1000 1000,00 1992 2 1200 1000,00 1993 3 900 1180,00 1994 4 650 928,00 1995 5 1500 677,80 1996 6 600 1417,78 1997 7 500 681,78 1998 8 1100 518,18 1999 9 700 1041,82 2000 10 600 734,18 2001 11 613,2

Tred Aalz ötem Bu yötem bast doğrusal regresyo yötemde tek farkı X bağımsız değşke zama olmasıdır. Bast doğrusal regresyo yötemde olduğu gb bu yötemde de a ve b değerler hesaplaarak (X değşke olarak yıllar ya da sütuu alıarak) = a + bx deklem buluur.

(X) X X 2 1 1000 1000 1 2 1200 2400 4 3 900 2700 9 4 650 2600 16 5 1500 7500 25 6 600 3600 36 7 500 3500 49 8 1100 8800 64 9 700 6300 81 10 600 6000 100 Toplam 55 8750 44400 385

45,15 (55 * 55) (10 * 385) (55 *8750) (10 * 44400) ) ( ) ( ) ( ) ( 1 1 1 2 1 1 1 X X X X X b 626,67 10 45,15 * 55) ( 8750 1 1 X b a 45,15X 626,67 Ŷ bx a Bu deklem yardımıyla 2001 yılı (=11) satışları; 130,02 (45,15*11) 626,67 Ŷ

Mevsmsel Dalgalamalar ve Trede Oralama ötem Bu yötemde yıllık ve döemlk olarak verle tarh (gerçekleşe) değerler lk olarak döemsel ayırıma gtmeksz (her döem ayı kabul edlerek) tred aalze tab tutulur. Bu şeklde, taleb geel olarak (mevsmlk etkler hesaba katılmaksızı) asıl br tred (azala veya arta eğlm) çersde olduğu belrler. Daha sora, mevsmlk etkler dkkate alıarak her mevsm ç geçmş verler tred e kadar altıda yada üstüde gerçekleştğ ortalama olarak hesaplaır. Her mevsm ç bulua bu ortalamalar (trede oralar) gelecek yıl ç yapılacak tahmlerde kullaılır.

Örek: Mevsmlk br mal ç (öreğ dodurma) geçmş 4 yıla at gerçekleşmş mevsmlk talep mktarları (to) aşağıdak tabloda verlmştr. İlkbahar az Sobahar Kış 1997 30 40 15 5 1998 33 45 16 6 1999 35 48 16 7 2000 38 50 16 7 ukarıdak verler kullaarak tred eğrs deklem buluablmes ç verler mevsm ayrımıa gdlmeksz aşağıdak gb alt alta sıralaır. Bu şeklde düzelee verler tred aalze tab tutulduğuda (a ve b katsayıları hesapladığıda) tred doğrusuu deklem a bx 27,65 0, 26X

ıl Mevsm (X) Ŷ 27,65-0,26X 1997 İlkbahar 1 30 27,39 1997 az 2 40 27,13 1997 Sobahar 3 15 26,87 1997 Kış 4 5 26,61 1998 İlkbahar 5 33 26,35 1998 az 6 45 26,09 1998 Sobahar 7 16 25,83 1998 Kış 8 6 25,57 1999 İlkbahar 9 35 25,31 1999 az 10 48 25,05 1999 Sobahar 11 16 24,79 1999 Kış 12 7 24,53 2000 İlkbahar 13 38 24,27 2000 az 14 50 24,01 2000 Sobahar 15 16 23,75 2000 Kış 16 7 23,49

Trede Oralar ( / Ŷ ) İlkbahar az Sobahar Kış 1997 30 / 27,39 = 1,10 40 / 27,13 = 1,47 15 / 26,87 = 0,56 5 / 26,61 = 0,19 1998 33 / 26,35 = 1,25 45 / 26,09 = 1,72 16 / 25,83 = 0,62 6 / 25,57 = 0,23 1999 35 / 25,31 = 1,38 48 / 25,05 = 1,92 16 / 24,79 = 0,65 7 / 24,53 = 0,29 2000 38 / 24,27 = 1,57 50 / 24,01 = 2,08 16 / 23,75 = 0,67 7 / 23,49 = 0,30 Ortalama 1,32 1,80 0,63 0,25 Bu blgler ışığıda gelecek döemler ç talep tahmler kolayca yapılablr. Öreğ 2001 yılı kış döem ( = 20) ç talep mktarı ˆ20 0,25 * (27,65 (0,26 * 20)) 5,61