Homepage
English
Contact
Shortcuts
NOHU Login
OGRIS
Öğrenci e-posta
Personel e-posta
OGRIS
EBYS Web Sayfası
Uzaktan Eğitim Sistemi
NUBulut
Uzaktan Eğitim Sistemi
Akademik Takvim
Telefon Rehberi
Telefon Rehberi
Bilgi Paketi
Yemek Menü
Yemekhane Sanal Pos/Rezervasyon
Anket
Yemek Menü
Yemekhane Sanal Pos/Rezervasyon
Anket
NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR UNIVERSITY
Bilgi Paketi
Kurum Hakkında Bilgi
Üniversite Senatosu ve Yönetim Kurulu
Organizasyon Şeması
Akademik Takvim
Genel Bilgi
Genel Giriş Koşulları
Genel Kayıt Prosedürleri
Kurallar ve Yönetmelikler
Önceki Dönemlerin Tanınması
Diploma Eki
Akademik Danışmanlık Düzenlemeleri
AKTS Kredi Dağılımı
İsim ve Adres Bilgileri
Derece Programları
Ön Lisans
Lisans
Yüksek Lisans
Doktora
Course Catalogue For Exchange Students
Öğrenciler için Genel Bilgiler
Yaşam Giderleri
Barınma Olanakları
Beslenme Olanakları
Sağlık Hizmetleri
Sigorta
Öğrenme Olanakları
Kültürel ve sosyal Faaliyetler
Sportif ve Boş Zaman Faaliyetleri
Öğrenci Kulüpleri
Uluslararası Programlar
Dil Politikası ve Kurslar
Staj
Burs Olanakları
Engelli Öğrenci Olanakları
Öğrenci İşleri
Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
Niğde'de Yaşam
PPT6137 / Applied Time Series Analysis
Course Information
>
Course Code
Semester
Course Type
Course Level
Course Language
Course Title
Theoretical
Practical
Credit
ECTS
Course Coordinator
E Mail
Assistant Staff of the Course
E Mail
Course Objective
Objectives are to: 1. Acquire skills on time series modelling issue, 2. Model hydrologic and hydrometeorological time series. 3. Interpret the results in depth..
Brief Content of the Course
Definitions, terms and notations. Elementary statistical principles in time series analysis. Step-by-step sequential analysis of structural characteristics: Tendency, intermittency, periodicity, and stochasticity. Trend analysis. Estimation of periodic parameters by Fourier analysis. Removing trend and periodic component from stochastic process. Time dependence structure: Autocorrelation and partial autocorrelation function for lag k. Spectral analysis. Autoregressive modelling [AR(p)] with constant and/or periodic parameters: Preliminary analysis and model identification, the principle of parsimony in parameters, parameter estimation, goodness of fit tests for selected model. Reliability of model parameters. Random number generators and synthetic
Prerequisites
None