Hava Kirliliği Modellemesi

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 > ÇMB523
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, R2 II.Ödev
10.Ders
Doğrusal olmayan model parametrelerini belirleme
11.Ders
Deney Tasarımı ve Önemli Değişkenlerin Belirlenmesi
12.Ders
Deney Tasarım ModelleriEtkensel 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 istatistik tekniklerden birini
kullanmak olabilir.
– Kendi çalışmanız için model oluşturma
– Kendi çalışmanız için Etkensel Deney Tasarımı
hazırlama
– Kendi çalışmanızdaki verilerin analizi vb…
İstatistik
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

İstatistik
 Güvenli Veri
 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/docDetail.act
ion?docID=5006012