DOĞRUSAL OLMAYAN ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ

Öğrenme Çıktılarının Program Yeterliliklerine Katkısı

Öğrenme Çıktıları
Doğrusallık kavramına hakim olacaktır.
Doğrusal olmamanın kaynağının belirlenmesine hakim olacaktır.
Varyansta Doğrusal Olmayan Modeller: Simetrik etkili modeller ile Asimetrik etkili modellere hakim olacaktır.
Simetrik ve Asimetrik Etkili Koşullu Değişen Varyans Modellerinin R program uygulamalarını gerçekleştirebilecektir.
Ortalamada doğrusal olmayan modellerin özelliklerinin belirlenmesi, modellerin farklılıklarını ortaya koyabilme ve sonuçların analiz edilmesine hakim olacaktır.
Doğrusal olmama testlerinin özellikleri ve uygulamalarının gerçekleştirilmesine hakim olacaktır.
Doğrusal olmayan birim kök testleri ve testlerin birbirinden farklılıklarına hakim olacaktır.
Doğrusal olmayan birim kök testlerinin R gibi açık kaynak kodlu bilgisayar yazılımları ile iktisadi uygulamalarını gerçekleştirebilecektir.
Doğrusal olmayan eşbütünleşme ve hata düzeltme modellerinin özelliklerine hakim olacaktır.
Doğrusal olmayan eşbütünleşme ve hata düzeltme modellerinin iktisadi uygulamalarının gerçekleştirebilecektir.

Katkı Düzeyi : (1) Çok Düşük, (2) Düşük, (3) Orta, (4) Yüksek, (5) Çok Yüksek
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı © 2024