Sunuyu indir
Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz
YayınlayanGencer Memis Değiştirilmiş 10 yıl önce
1
Bilimsel Çalışmalarda İstatistiksel Metotlar
2
ÇMB 523 Bu derste şu soruların yanıtını bulacaksınız: –İstatistik, karşılaştığınız problemi çözmede nasıl yardımcı olabilir? –Çözmek için hangi tekniği kullanmanız gerekir?
3
Ders Formatı Ödev: %30 Vize: %20 (Vize yerine ekstra ödev) Proje: %20 Final:%30 Excel ve başka bir istatistiksel yazılım programı (Systat, SPSS, Matlab) ödevleri yapmak için kullanılacak. Yardımcı Ders Kitabı: 1)Statistics for Environmental Engineers, Paul Mac Berthouex ve Linfield C. Brown. Web : http://www.gyte.edu.tr/environment/ Sol menüden Akademik>Yüksek Lisans Dersleri> Ders Web Sayfaları > ÇMB523 http://www.gyte.edu.tr/environment/
4
TarihKonu 1.DersGiriş 2.DersTemel İstatistik Kavramlar ve Dağılımlar 3.DersVeriyi Çizme, Dağılımın Şeklini Görme ve Veriyi Düzleme Yöntemleri (I.Ödev) 4.DersVeriyi Dönüştürme, Belirleme Sınırı 5.DersStandard ile Uyumu ve Farkların Ortalamasını Değerlendirme 6.Dersİki Ortalamanın Farkını Değerlendirme N tane ortalamanın Karşılaştırılması ANOVA (II. Ödev) 7.DersKorelasyon Katsayıları Karelerin En Küçüğü Yöntemi ile Parametre Tayini 8.Ders VİZE 9.DersKalibrasyon ve Lineer Regresyon ile model oluşturma, R 2 II.Ödev 10.DersDoğrusal olmayan model parametrelerini belirleme 11.DersDeney Tasarımı ve Önemli Değişkenlerin Belirlenmesi 12.DersDeney Tasarım ModelleriEtkensel ve Kısmi Etkensel Deney Tasarımı (III. Ödev) 13.DersRegresyonla Etkensel Deneylerin İncelenmesi 14.DersÖlçüm Hatalarının Hesaplanan Değerlere Taşınması (IV. Ödev)
5
Proje Konuları Dönem projeniz kendi konunuzla ilgili bir makalede kullanılan istatistik yöntem nedir, ne için kullanılmıştır, hangi istatistik parametre ile gösterilmiştir gibi size verilen formatta makale incelemesi ya da kendi çalışmanızda, öğrendiğiniz tekniklerden birini kullanmak olabilir. –Kendi çalışmanız için model oluşturma –Kendi çalışmanız için Etkensel Deney Tasarımı hazırlama –Kendi çalışmanızdaki verilerin analizi
6
İstatistik İstatistiğin 17. yy’da John Gaunt ve Villiam Petty’ nin Londrada’ki ölüm vakalarıyla ilgili hazırladıkları cetvellerle başladığı söylenebilir. Daha sonra her devlet bunun faydalı olduğunu görüp doğum, evlenme ve göç bilgilerini de cetvellerin içine kattılar. Quetelet çok sayıda vakayı göz önüne alarak “vasat insan” tanımını verdi. Bugün Gauss ya da Normal dağılım olarak bilinen dağılımdan bahseden ilk kişiydi. İstatistik: "statistics“: devlet (state) hakkında ve devlet için bilgi toplanması. Yunan ya da Latin kökenli olmayıp İtalyanca devlet kelimesinden geliyor. (Ronan, Bilim Tarihi)
7
İstatistik Daha sonra istatistik çok sayıda gözlem yapılan alanlardaki bilgileri analiz için astronomide, tıpta, psikolojide ve genetikte kullanıldı. Herşeyin ölçülebilir olduğuna inanan ve istatistikteki korelasyon ve regresyon kavramlarını getiren Galton sayısal olarak duaların etkili olup olmadığını değerlendirmeye kadar istatistiği kullanmayı denedi. Galtonun kurduğu kürsüde profesörlüğe kabul edilen Pearson 20. yy istatistik biliminin matematiksel temellerini hazırladı. (Ronan, Bilim Tarihi)
8
İstatistik Tanımlayıcı İstatistik –Çalışma yapılan yığın ya da örnekleme ait verinin toplanması,düzenlenmesi ve çözümlenmesi Dolaylı (inferential) İstatistik –Yığından uygun olarak seçilmiş verilere dayanarak tüm yığın için tahminde bulunmak veya karar vermek
9
Sorunu Belirle Hipotezini Kur Deneyi Tasarla DENEY Çıkarımlar Veri Çözümlemesi Doğa Gerçek değerler ve gerçek modeller Veri Topla Veri: Bazı değişkenlerin Mükemmel olmayan değerleri Sorun çözülmedi Sorun çözüldü Daha fazla bilgi topla
10
Objektif Kararlar Vermek İçin İstatistik Güvenli Veri Ölçülen ya da tahmin edilen niceliklerde belirsizliğin bilinmesi
11
İstatistik ve Çevre Problemleri Gelişen sanayi, teknoloji,artan tüketim ve nüfus artışı ile daha yoğun şehirlerde yaşama çok fazla sayıda kirleticinin ortam havasını, suyunu, toprağının kirletmesine neden oldu. Gelişen teknoloji aynı zamanda yüksek hassasiyette birçok kirleticinin ölçülmesine olanak sağladı. Bu da halkın çevresel kirleticilerden etkilenme riskinin hesaplanmasını daha önemli bir talep haline getirdi. İzleme istasyonlarıyla sürekli belli başlı kirleticilerin izlenmesi, emisyonların rapor edilmesi çevre kalitesinin değişimini ve bunun değerlendirilmesini sağlayacak dev boyutlarda veri havuzları oluşturdu. Çevresel süreçlerin çoğunlukla karışık, çok katmanlı, kaotik ve dinamik yapısı istatistiğin bu karmaşık sistemi daha anlaşılır kılmak için kullanılmasını getirdi.
12
İstatistik ve Çevre Problemleri Çevrenin kalitesi, çevrenin nasıl kullanılacağı ve korunacağı hakkında doğru kararlar alabilmek, ancak karar verici mercilerin önüne uygun formattaki bilgi konulduğu zaman mümkündür. İstatistik var olan süreçleri anlamak GERÇEK ve DOĞRU OLAN HANGİSİ sorusunu yanıtlamakta ve tarafsız kararlar vermekte yardımcı olur ancak gerçeğe ulaşacağımızı garanti etmez.
13
İstatistik ve Çevre Problemleri İstatistik çevre problemlerini objektif olarak değerlendirip karar vermemiz açısından önemli bir araçtır. “Karadeniz’de 100,000 hamsi öldü.” Sayılar kendi başlarına bir anlam içermezler. İstatistiksel sonuçlara göre verilen kararların sağlıklı olması, verilerin yorumlanmasından önce verilerin güvenilirliğine ve verilerdeki belirsizliğe bağlıdır.
14
Veri Güvenilirliği Kötü veri bir araştırma için ölümcül olabilir. –Boşa zaman, emek ve para
15
Verideki Belirsizlik Verideki belirsizlik verilen kararın doğruluğu açısından kritik önem taşır. –Eldeki verinin belirsizlikten muafmış gibi kullanılması yanlış kararlar alınmasına neden olabilir.
16
Türkiye’ye Ait İstatistikler
17
Yunanistan’a Ait İstatistikler
18
Tayland’a Ait İstatistikler
19
Çin’e Ait İstatistikler
20
ABD’ne Ait İstatistikler
21
Kaynak Kitaplar Design and analysis of experiments [electronic resource] / Angela Dean, Daniel Voss. http://site.ebrary.com/lib/gyte/docDetail.act ion?docID=5006012
Benzer bir sunumlar
© 2025 SlidePlayer.biz.tr Inc.
All rights reserved.