Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BEYZA ÇETİN
Danışman: İDİL YAVUZ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Öngörü, endüstri, ticaret, sağlık ve ekonomi gibi tüm bilimsel alanlarda önemlidir. Literatürde birçok öngörü yöntemi vardır, ancak üstel düzleştirme, sadeliği ve doğruluğu nedeniyle çok popüler bir yöntemdir. Basit üstel düzleştirme, sabit bir seviye etrafında rastgele dağıtılmış veri kümeleri için kullanılır. Holt'un doğrusal eğilim yöntemi, doğrusal eğilim verileriyle başa çıkmaya yardımcı olan bir yöntemdir. Üstel düzleştirme yöntemlerinin yaygın olarak kullanılmasına ve uzun süredir literatürde olmasına rağmen, modellerin öngörü doğruluğunu potansiyel olarak etkileyen bazı problemleri vardır. Ata, bu sorunların üstesinden gelmek ve daha iyi tahminler sunmak için önerilen yeni bir öngörü yöntemidir. Bu yüksek lisans tezinde, Ata ve üstel düzleştirmenin öngörü doğrulukları, doğrusal eğilimi olmayan veya doğrusal eğilimi ve sönümlenmiş eğilimi olan veri kümeleri için karşılaştırılacaktır. Bu çalışmada verilen sonuçlar, farklı örneklem büyüklükleri ve varyansları ve tahmin hataları içeren simüle edilmiş veri setleri kullanılarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar doğrultusunda hem kısa hem de uzun vadeli tahminler karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar, Ata yönteminin hem kısa hem de uzun vadeli tahminler için her iki türde zaman serisi verisinde üstel düzleştirmeden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.