Abdullah Kolotoğlu

Zaman serileri belirli zaman aralıklarında ölçülen bir gözlemin sonucudur. Zaman serisi analizi ise zamanla gözlemlenen bu verilerin geçmiş değerlerini kullanarak gelecek değerlerini tahmin etme sürecidir. Zaman serileri genellikle belirsizlik içerir. Bu belirsizlik istatiksel belirsizlik ve istatiksel olmayan belirsizlik olarak ikiye ayrılır. İstatiksel olmayan belirsizlik bulanık küme teorisi kullanılarak, istatiksel belirsizlik ise olasılık teorisi kullanılarak modellenir. Zaman serilerinin hem istatiksel hem de istatiksel olmayan belirsizliklerini temsil etmek için olasılık ve neutrosophic küme kavramlarının aynı anda kullanılması tahmin modelinin doğruluğu artırmaktadır. Bu tezde zaman serisi verilerindeki hem istatiksel belirsizliği hem de istatiksel olmayan belirsizliği ele almak için yeni bir olasılıksal neutrosophic zaman serisi tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen bu model üç farklı örnek üzerinde uygulanmış ve literatürdeki mevcut modellerin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen model ile elde edilen değerlerin diğer modellere göre gerçek değerlere daha yakın olduğu sonucuna varılmıştır.