Bilimsel Çalışmalarda İstatistiksel Metotlar ÇMB 523

Bilimsel Çalışmalarda İstatistiksel Metotlar

ÇMB 523 • Bu derste şu soruların yanıtını bulacaksınız: – İstatistik, karşılaştığınız problemi çözmede nasıl yardımcı olabilir? – Çözmek için hangi tekniği kullanmanız gerekir?

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 > ÇMB 523

Tarih Konu 1. Ders Giriş 2. Ders Temel İstatistik Kavramlar ve Dağılımlar 3. Ders Veriyi Çizme, Dağılımın Şeklini Görme ve Veriyi Düzleme Yöntemleri (I. Ödev) 4. Ders Veriyi Dönüştürme, Belirleme Sınırı 5. Ders Standard ile Uyumu ve Farkların Ortalamasını Değerlendirme 6. Ders İki Ortalamanın Farkını Değerlendirme N tane ortalamanın Karşılaştırılması ANOVA (II. Ödev) 7. Ders Korelasyon Katsayıları Karelerin En Küçüğü Yöntemi ile Parametre Tayini 8. Ders VİZE 9. Ders Kalibrasyon ve Lineer Regresyon ile model oluşturma, R 2 II. Ödev 10. Ders Doğrusal olmayan model parametrelerini belirleme 11. Ders Deney Tasarımı ve Önemli Değişkenlerin Belirlenmesi 12. Ders Deney Tasarım Modelleri. Etkensel ve Kısmi Etkensel Deney Tasarımı (III. Ödev) 13. Ders Regresyonla Etkensel Deneylerin İncelenmesi 14. Ders Ölçüm Hatalarının Hesaplanan Değerlere Taşınması (IV. Ödev)

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

İstatistik: "statistics“: devlet (state) hakkında ve devlet için bilgi toplanması. Yunan ya da Latin kökenli olmayıp İtalyanca devlet kelimesinden geliyor. • 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. (Ronan, Bilim Tarihi)

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)

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

Sorunu Belirle Doğa Gerçek değerler ve gerçek modeller Daha fazla bilgi topla Hipotezini Kur DENEY Deneyi Tasarla Veri Topla Veri Çözümlemesi Sorun çözülmedi Çıkarımlar Veri: Bazı değişkenlerin Mükemmel olmayan değerleri Sorun çözüldü

Objektif Kararlar Vermek İçin v İstatistik v Güvenli Veri v Ölçülen ya da tahmin edilen niceliklerde belirsizliğin bilinmesi

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.

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.

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.

Veri Güvenilirliği • Kötü veri bir araştırma için ölümcül olabilir. – Boşa zaman, emek ve para

Verideki Belirsizlik • Verideki belirsizlik verilen kararın doğruluğu açısından kritik önem taşır. – Eldeki verinin belirsizlikten muafmış gibi kullanılması yanlış kararlar alınmasına neden olabilir.

Türkiye’ye Ait İstatistikler

Yunanistan’a Ait İstatistikler

Tayland’a Ait İstatistikler

Çin’e Ait İstatistikler

ABD’ne Ait İstatistikler

Kaynak Kitaplar Design and analysis of experiments [electronic resource] / Angela Dean, Daniel Voss. • http: //site. ebrary. com/lib/gyte/doc. Detail. act ion? doc. ID=5006012