1 / 20

Bilimsel alismalarda Istatistiksel Metotlar

synclair
Download Presentation

Bilimsel alismalarda Istatistiksel Metotlar

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

    1. Bilimsel alismalarda Istatistiksel Metotlar

    2. MB 523 Bu derste su sorularin yanitini bulacaksiniz: Istatistik, karsilastiginiz problemi zmede nasil yardimci olabilir? zmek iin hangi teknigi kullanmaniz gerekir?

    3. Ders Formati dev: %30 Vize: %20 (Vize yerine ekstra dev) Proje: %20 Final:%30 Excel veya baska bir yazilim programi (Systat, SPSS, Matlab) devleri yapmak iin kullanilacak. Yardimci Ders Kitabi: 1)Statistics for Environmental Engineers, Paul Mac Berthouex ve Linfield C. Brown. Web: http://www.gyte.edu.tr/environment/ Sol menden Akademik>Yksek Lisans Dersleri> Ders Web Sayfalari > MB523

    5. Proje Konulari Dnem projeniz kendi konunuzla ilgili bir makalede kullanilan istatistik yntem nedir, ne iin kullanilmistir, hangi istatistik parametre ile gsterilmistir gibi size verilen formatta makale incelemesi ya da kendi alismanizda, grendiginiz tekniklerden birini kullanmak olabilir. Kendi alismaniz iin model olusturma Kendi alismaniz iin Etkensel Deney Tasarimi hazirlama Kendi alismanizdaki verilerin analizi

    6. Istatistik Istatistigin 17. yyda John Gaunt ve Villiam Petty nin Londradaki lm vakalariyla ilgili hazirladiklari cetvellerle basladigi sylenebilir. Daha sonra her devlet bunun faydali oldugunu grp dogum, evlenme ve g bilgilerini de cetvellerin iine kattilar. Quetelet ok sayida vakayi gz nne alarak vasat insan tanimini verdi. Bugn Gauss ya da Normal dagilim olarak bilinen dagilimdan bahseden ilk kisiydi.

    7. Istatistik Daha sonra istatistik ok sayida gzlem yapilan alanlardaki bilgileri analiz iin astronomide, tipta, psikolojide ve genetikte kullanildi. Herseyin llebilir olduguna inanan ve istatistikteki korelasyon ve regresyon kavramlarini getiren Galton sayisal olarak dualarin etkili olup olmadigini degerlendirmeye kadar istatistigi kullanmayi denedi. Galtonun kurdugu krsde profesrlge kabul edilen Pearson 20. yy istatistik biliminin matematiksel temellerini hazirladi.

    8. Istatistik Tanimlayici Istatistik alisma yapilan yigin ya da rnekleme ait verinin toplanmasi,dzenlenmesi ve zmlenmesi Dolayli (inferential) Istatistik Yigindan uygun olarak seilmis verilere dayanarak tm yigin iin tahminde bulunmak veya karar vermek

    10. Objektif Kararlar Vermek Iin

    11. Istatistik ve evre Problemleri Gelisen sanayi, teknoloji,artan tketim ve nfus artisi ile daha yogun sehirlerde yasama ok fazla sayida kirleticinin ortam havasini, suyunu, topraginin kirletmesine neden oldu. Gelisen teknoloji ayni zamanda yksek hassasiyette birok kirleticinin llmesine olanak sagladi. Bu da halkin evresel kirleticilerden etkilenme riskinin hesaplanmasini daha nemli bir talep haline getirdi. Izleme istasyonlariyla srekli belli basli kirleticilerin izlenmesi, emisyonlarin rapor edilmesi evre kalitesinin degisimini ve bunun degerlendirilmesini saglayacak dev boyutlarda veri havuzlari olusturdu. evresel srelerin ogunlukla karisik, ok katmanli, kaotik ve dinamik yapisi istatistigin bu karmasik sistemi daha anlasilir kilmak iin kullanilmasini getirdi.

    12. Istatistik ve evre Problemleri evrenin kalitesi, evrenin nasil kullanilacagi ve korunacagi hakkinda dogru kararlar alabilmek, ancak karar verici mercilerin nne uygun formattaki bilgi konuldugu zaman mmkndr. Istatistik var olan sreleri anlamak GEREK ve DOGRU OLAN HANGISI sorusunu yanitlamakta ve tarafsiz kararlar vermekte yardimci olur ancak gerege ulasacagimizi garanti etmez.

    13. Istatistik ve evre Problemleri Istatistik evre problemlerini objektif olarak degerlendirip karar vermemiz aisindan nemli bir aratir. Karadenizde 100,000 hamsi ld. Sayilar kendi baslarina bir anlam iermezler. Istatistiksel sonulara gre verilen kararlarin saglikli olmasi, verilerin yorumlanmasindan nce verilerin gvenilirligine ve verilerdeki belirsizlige baglidir.

    14. Veri Gvenilirligi

    15. Verideki Belirsizlik Verideki belirsizlik verilen kararin dogrulugu aisindan kritik nem tasir. Eldeki verinin belirsizlikten muafmis gibi kullanilmasi yanlis kararlar alinmasina neden olabilir.

    16. Trkiyeye Ait Istatistikler

    17. Yunanistana Ait Istatistikler

    18. Taylanda Ait Istatistikler

    19. ine Ait Istatistikler

    20. ABDne Ait Istatistikler

    21. Kaynak Kitaplar Design and analysis of experiments [electronic resource] / Angela Dean, Daniel Voss. http://site.ebrary.com/lib/gyte/docDetail.action?docID=5006012

More Related