Ads 468x60px

28 Mayıs 2012 Pazartesi

9.Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu Gerçekleşti

Fırat Üniversitesi

Fırat Üniversitesi ve Türk İstatistik Derneği tarafındandüzenlenen 9. Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu 5-6 Mayıs 2012 tarihlerinde Fırat Üniversitesi Kongre Merkezi’nde gerçekleştirildi.

Kolokyuma, Fırat Üniversitesi’nin yanısıraAfyon Kocatepe Üniversitesi, Ankara Üniversitesi, Çukurova Üniversitesi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Gazi Üniversitesi, Hacettepe Üniversitesi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Muğla Üniversitesi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Selçuk Üniversitesi, Yaşar Üniversitesi ve Yıldız Teknik Üniversitesi ve diğer üniversitelerimizden toplam 460 öğrenci ve çok sayıda öğretim üyesi katıldı.Kolokyumda 3 oturum gerçekleştirildi. Her oturumda 5 farklı konferans salonunda toplam 75 bildiri ve 9 poster bildiri sunumu gerçekleştirildi.  Öğrenciler, sunumlarında farklı istatistik konularını ele aldılar.

Çalışmalarda ele alınan istatistik alanlarının dağılımı


9. Uluslararası İstatistik Öğrenci Kolokyumu,istatistik bölümü öğrencilerini ve akademisyenlerini bir arada toplamış, öğrencilerin hazırlamış oldukları bilimsel çalışmaların sunulduğu, bilgi paylaşımının yaşandığı, ev sahibi Fırat Üniversitesi İstatistik bölümünün misafirperver tutumu ve özverisiyle hazırlanan güzel etkinliklerin düzenlendiği,katılımcıların unutamayacağı güzel anılar biriktirdiği başarılı bir organizasyon olarak ön plana çıkmıştır.

Bilimsel Araştırmalarda İstatistik Tekniklerinin Kullanımı

Gerek fen gerekse sosyal bilimlerde bilimsel araştırmalarda elde edilen verilerin çözümlenmesinde ve bulguların yorumlanmasında çeşitli istatistik yöntemler yoğun olarak kullanılmaktadır. Disiplinler arası bir sosyal bilim dalı olan kütüphanecilikte de araştırmalar sonucu elde edilen niceliksel (kantitatif) verilerin çözümlenmesinde ve yorumlanmasında çeşitli tanımlayıcı istatistik tekniklerden yararlanılmaktadır. Son yıllarda kütüphanecilik dalında yapılan araştırmalarda istatistik tekniklerin kullanımı giderek artmaktadır. Kuşkusuz bunda, eskiden çoğunlukla anabilgisayarlar ve minibilgisayarlar üzerinde çalışan SPSS (Statistical Package for Social Sciences) ve SAS (Statistical Analysis System) gibi istatistik çözümleme yazılımlarının artık kişisel bilgisayarlar üzerinde de çalışabilmesi ve söz konusu yazılımların kolayca edinilebilmesi de büyük rol oynamıştır.

Bu makalede, ölçme türlerinden kısaca söz edilmekte ve hangi tür ölçümlerle hangi istatistik tekniklerin kullanılabileceği üzerinde durulmaktadır. Bazı araştırmalarda yapılan hatalara değinilerek, araştırma raporlarında bulguların daha anlaşılabilir bir biçimde sunulabilmesi için çeşitli önerilerde bulunulmaktadır.

Dosya Boyutu: 312 KB.

Kaynak: Yaşar Tonta, Bilimsel Araştırmalarda İstatistik Tekniklerin Kullanımı ve Bulguların Sunumu Üzerine. Türk Kütüphaneciliği 13(2): 112-124, Haziran 1999. http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/yayinlar/istatistik.htm

25 Mayıs 2012 Cuma

Bilimsel Bir Araştırma Ödevi Nasıl Hazırlanır?

[Önsöz]
Bu kitap, bilimsel araştırmalarla yeni tanışan üniversite öğrencilerinin ihtiyaçlarını karşılamaya yönelik hazırlanmıştır.

Kitap, bir başvuru eserinden ziyade, araştırma ödevi hazırlayacak öğrencilere onların halinden anlayan birinin tavsiyeleri olarak düşünülmelidir. Doktora tezi gibi daha ileri düzeydeki akademik çalışmalar için kaynakça bölümünde verilen referanslardan yararlanılmalıdır. Bunun için özellikle Karasar ve Şencan’ın eserlerini tavsiye edebilirim.

Kitap, içinde anlatılanların çok dışında bir formatta sunulmuştur. Bu seçimin altında pek çok kişi tarafından sıkıcı olarak nitelendirilen “araştırma yöntembilimi” konusunu, akıcı belki de sürükleyici olarak verme isteği yatmaktadır.

Dr. Türker Baş

Kitabın içeriği ise şu şekilde;

- Araştırma ödevinin tanımlanması
- Zaman planlaması ve konu seçimi
- İkincil kaynakların bulunması
- İkincil kaynakların kullanılması
- Birincil kaynakların kullanılması
- Taslak ödevin hazorlanması
- Araştırma raporunun yazılması

Dosya Boyutu:  465 KB.

Kaynak: kaliteofisi.com

Aradığınız Emlak Hurriyetemlak.com'da!


Emlağa dair her şeyi tek çatı altında buluşturan www.hurriyetemlak.com, çok seçenekli güncel ve detaylı ilanlarıyla, gelişmiş arama özellikleri ve kullanıcı dostu tasarımıyla, sektöre dair güncel haberleri ve istatistiki bilgileriyle, tam anlamıyla emlak sektörünün nabzını tutuyor.

Satılık ve kiralık daireler, ofisler, iş yerleri ve tüm konut projelerini bulabileceğiniz www.hurriyetemlak.com, sunduğu çok sayıda seçenekle size aradığınız emlağı mutlaka bulma olanağı sağlıyor.

İlanlarda okul, hastane, restoran, alışveriş merkezi gibi çevre bilgilerine ulaşabiliyorsunuz. Video desteğiyle gayrimenkulü içindeymişcesine izleyebiliyorsunuz. Baktığınız evin ya da iş yerinin net konumunu harita üzerinde görebiliyorsunuz.

Bu kadar kolaylık ve çok seçenek varken www.hurriyetemlak.com’da, aradığınız emlağı ya da emlağınızın talibini bulmanız an meselesi!

Bir bumads advertorial içeriğidir.

24 Mayıs 2012 Perşembe

Birlikte Çalışabilirlik Rehberinin Karar Destek Sistemlerine Yönelik Açılımları


Karar Destek Sistemleri üzerine 2008 yılında edinmiş olduğum eski bir kaynak.

İçerik: 

- Kamu Hizmet ve Karar Destek Süreçlerinin Tanımlanması ve İyileştirilmesi 
      - Süreç Modelleme 
            - Süreç Tanımlama Standardının Oluşturulması 
            - Süreçlerin Tanımlanması 
- Veri ve Bilgi Yönetimi
- İnsan Kaynağı ve Yetkinlik Gelişimi
- 5018 Sayılı Kanunun Karar Destek Sistemine Yönelik Açılımları 

Dosya Boyutu: 47 KB.

Kaynak: Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı Bilgi Toplumu Dairesi
                  Proje Lideri Eyüp Kızılkaya

23 Mayıs 2012 Çarşamba

Bilgisayar Uygulamalı İstatistik II - Necmi Gürsakal

Bilgisayar Uygulamalı İstatistik - II - (2002)
Alfa Yayınları - Prof. Dr. Necmi Gürsakal
Bu ciltte büyük ölçüde: istatistik nasıl tahmin eder, nasıl test eder, nasıl değişkenler arasında ilişki kurmamıza yarar gibi sorularla ilişkili teknikler üzerinde duracağız. Ayrıca, bu tekniklerin uygulanması sonucunda elde edilen sonuçların yorumlarında dikkat edilmesi gereken noktaları anlatmaya çalışacağız.


Okuduğunuz kitabın ilk bölümlerinde örnekleme ve örnekleme dağılımlarının ardından, tahmin ve hipotez testleri birbirinden ayrılmadan anlatılmaya çalışıldı. Diğer yandan, hipotez testlerinin alternatif parametrik olmayan benzerleri de kitapta hemen parametrik hipotez testlerinin ardından yer aldı.

Kitap temelde: Örnekleme ve örnekleme dağılımları, parametrelere ilişkin çıkarımlar, ki-kare testleri, varyans analizi, regresyon, korelasyon, zaman serileri ve süreç kontrol ve yeterlilik analizleri gibi yeni ana bölümden oluşuyor.

Bilgisayar Uygulamalı İstatistik I - Necmi Gürsakal

Bilgisayar Uygulamalı İstatisitk - I - (2001)
Alfa Yayınları  - Prof. Dr. Necmi Gürsakal
Önsöz
Bizim için istatistik, dünya ile rekabet etmek istiyorsak olmazsa olmaz bir araç. Bu nedenle, okuduğunuz bu kitap, iyi ders anlatmanın ötesinde bir yerleri, sanayide kalite ve verimliliğin geliştirilmesine katkıda bulunmayı hedefliyor. Kitapta, yoruma ağırlık vermeye çalışan, bol örnekli, mümkün olabildiği kadar basit ve kolay anlaşılır bir yol amaçlanmıştır.

İçindekiler

- Giriş
- Veriler ve Değişkenler 
- Veri Editörleri
- Grafikler
- Bilgisayarda Grafik Çizimleri
- Ortalamalar
- Değişkenlik Ölçüleri
- Bilgisayarda Ortalama Asimetri Basıklık ve Değişkenlik Ölçülerin Hesaplanması
- Endeksler
- Olasılık 
- Kesikli Rassal Değişkenlere İlişkin Olasılık Dağılımları
- Sürekli Rassal Değişkenlere İlişkin Olasılık Dağılımları


22 Mayıs 2012 Salı

Bilimsel Araştırma ve Biyoistatistiksel Yöntemler

İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Biyoistatistik Bilim Dalı'ndan Prof. Dr. Ahmet Dirican'ın Biyoistatistik üzerine hazırlamış olduğu faydalı ve eğlenceli karikatürlerin de yer aldığı bir Power Point Sunumu.

Araştırmacılar, her kararlarında veya açıklamalarında, sayı ve oranları kullanılar ve temelde bir istatistik analize dayandırırlar.

Ör: Tıp doktoru, Tanı testinin Duyarlılığı, özgüllüğü ve doğruluğu, Uygulanan tedavinin başarı oranı veya bir cerrahi operasyonun riski gibi durumlarda sayı ve oranları kullanır, ve istatistiksel bir analize dayandırır. Dolayısıyla araştırmacılar, kendi tecrübelerini veya tıbbi gerçekleri istatistik  bilimi yardımıyla daha belirgin ve güvenli olarak sunmaya çalışırlar. Çalışma düzeni ve istatistik analizi yetersiz veya yanlış bilimsel araştırmalara, dünyanın en saygın ve en çok  okunan yayınlarında da rastlanmaktadır.

Sunumda; çalışmanın koşullarına göreuygun biyoistatistiksel yargı yönteminin "belirgin" ve "tek" olduğu vurgulanmışır. 

İçeriği;

Biyoistatistik Kavramı
İstatistiksel Olay
        Tipik Olay
        Atipik Olay
        Normal - Anormal Kavramı
        Normallik Sınırı ve P Olasılığı
Çözümleyici Araştırma Düzeninin Aşamaları
Varsayım Kavramı
Karar Hataları
        1. Tip Hata (α)
        2. Tip Hata (β)
Toplum Kavramı
Örneklem ve Örnekleme
Kesinlik ve Geçerlilik
Rassal Hatalar
Dizgisel - Sistematik Hatalar
Başlıca BİAS Tipleri
Randomizasyon
Randomizasyon Yöntemleri
Bivariate (Çift Değişkenli) Yargılama Yöntemleri
        Parametrik Yöntemler
        Parametrik Olmayan Yöntemler
Tek Yönlü Varyans Analizi
Non-Parametrik Varyans Analizi
Biyoistatistiksel Yöntem Seçme Kriterleri
        1. Nedensellik Bağının Tipi
        2. Araştırmanın Kıyassal Alt Küme Sayısı
        3. Sonuç Ölçütü
                     a. Nicel Değişkenler
                     b. Nitel Değişkenler
        4. Araştırmanın Çok Değişkenlilik Özellikleri
        5. Varsayımın Güvenli Yorumlanması İçin Gerekli Denek Sayısı - Örneklem Büyüklüğü
                     I. İki Farklı Grup Oran Sayısı
                     II. İki Farklı Grup Ortalamasının Kıyaslanması
        6. Denetleme Kurgusunun Düzeni ve Zaman
        7. Varsa İkincil Etkenlere Karşı Alınması Gerekli Önlemler 
Karşılaştırmalarda Yöntem Seçimi


Dosya Boyutu:  566 KB.

20 Mayıs 2012 Pazar

Borsa Terimleri Sözlüğü

-A-

A Tipi Yatırım Fonu/ Ortaklığı / A Type Mutual Fund/Investment Trust 
Fon iç tüzüklerinde / esas sözleşmelerinde asgari sınırları belirtilmek kaydıyla, portföy değerinin en az % 25’ini devamlı olarak mevzuata göre özelleştirme kapsamına alınan kamu iktisadi teşebbüsleri dahil Türkiye’de kurulmuş ortaklıkların hisse senetlerine yatırmış fonlar/ ortaklıklar A tipi fon/ortaklık olarak adlandırılır.

Acenta / Agent
Acentalık sözleşmesi çerçevesinde, faaliyet gösterdikleri mahalde, sadece sermaye piyasası araçlarına ilişkin alım ve satım emirlerinin aracı kuruma iletilmesine ve gerçekleşen emirlerin tasfiyesine aracılık eden gerçek kişi veya ticaret şirketleridir.

19 Mayıs 2012 Cumartesi

Bilgisayar Virüsleri

Virüs, kullanıcının isteği dışında bilgisayarın belleğine yerleşen, çalışabilir yazılımlara kendini ekleyen, hazırlayan kişinin isteğine bağlı olarak, yerleştiği yazılımların yapısını değiştiren ve kendisini çoğaltabilen yazılımdır.

Bilgisayar virüsleri ile bilmek istediğiniz pek çok şey dosyada mevcuttur. İçeriği ise şu şekilde;


  • A. Virüs Kavramı ve Virüs Çeşitleri
- Boot Sektör Virüsleri
- Program (Yazılım) Virüsleri
- Virüslerden Korunma Yolları
  • B.Yaygın Bir Virüs Yazılımının Kullanımı
  • C. Virüslerin Tespit Edilmesi ve Etkisiz Kılınması
- Norton Antivirüs Yazılımının Kullanımı

18 Mayıs 2012 Cuma

Bilgisayarlar İle İlgili Merak Edilen Herşey

Bilgisayarlar ile İlgili 180 Soru ve Cevap

Burdaki yöntemlerin Yüzde 90'ı tüm windows’lar da geçen kodlar ve yöntemlerdir, genel sorunlar olduğu için bunları göz önünde bulundurun.

Bilgisayarda çalışırken, film seyrederken, internet'te sörf yaparken yada yeni aldığınız bir donanımı takarken en çok karşılaştığınız kronik sorunların çözümlerini bu yazıda bulabilirsiniz.

Bilgisayarlar, donanım ve kullandığımız yazılımların bütününden oluşuyor. Bir bilgisayarın donanımı kusursuz çalışsa bile, yüklenen yazılımların hataları ya da donanımla uyumları sorun teşkil edebiliyor. Kusursuz, tıkır tıkır çalışan bir bilgisayar idealden başka bir şey değildir. Bilgisayar kullanırken sorunlarla karşılaşmak çok doğaldır. Sorunlarla karşılaştığınızda paniğe kapılmayın, verilerinizi kaybetmediğiniz sürece bilgisayarınıza zarar verecek ya da çözülmeyecek hiçbir sorun yoktur. İşte yazılım, donanım, internet ve Windows'la ilgili en çok karşılaşılan soru ve cevapları.

NOT: Bu yazıyı WORD'e atın ve saklayın,bir çok sorunun cevabını burada bulacaksınız.Worpad arama buttonunu kullanarak sorununuzla ilgili anahtar kelime kullanın,böylece sorunun cevabına daha hızlı ulaşıcaksınız.


Kaynak: Anonim (Bilinmiyor)

Dosya Boyutu: 388 KB.

Beyin Fırtınası (Brain Storming / Brain Blooming)

Beyin fırtınası, basit anlamda, bir grup insanın yaratıcı bir şekilde düşünerek fikir üretmesi tekniğidir. Beyin Fırtınası, mevcut bazı kural ve teknikleri kullanarak yeni fikirlerin teşvik edilmesi ve oluşturulması yöntemidir. 1941 yılında “Alex Osborn” tarafından geliştirilen bu yöntem, özel bir grup oturum şeklinde olup değerlendirme ve geliştirme için bir soruna çok sayıda çözüm bulma tekniğidir.

Kara Harp Okulu tarafından hazırlanan dosyanın içeriği ise şu şekildedir;
  • Beyin Fırtınası Tanım
  • Beyin Fırtınası Tekniği Uygulama Alanları
  • Beyin Fırtınasının Yararları
  • Beyin Fırtınasının Temel Kuralları
  • Beyin Fırtınasında Karşılaşılabilecek Problemler ve Çözüm Yöntemleri
  • Beyin Fırtınası Tekniğinin Uygulanması
  • Çoklu Oylama Tekniği (Multivoting)
  • Çoklu Oylama Tekniğinin Uygulanması
  • Kara Harp Okulu Vizyonunun Yenilenmesi Amacıyla Gerçekleştirilen Beyin Fırtınası Toplantısı
Dosya Boyutu: 172 KB.

17 Mayıs 2012 Perşembe

How a statistical formula won the war?

"Here is a story about mathematical deduction that I love, mainly because it is said to be true, and because it had an impact (albeit small) on the outcome of the second world war. It is the story of how a simple statistical formula successfully estimated the number of tanks the enemy was producing, at a time when this could not be directly observed by the allied spy network.

By 1941-42, the allies knew that US and even British tanks had been technically superior to German Panzer tanks in combat, but they were worried about the capabilities of the new marks IV and V. More troubling, they had really very little idea of how many tanks the enemy was capable of producing in a year. Without this information, they were unsure whether any invasion of the continent on the western front could succeed.

One solution was to ask intelligence to guess the number by secretly observing the output of German factories, or by trying to count tanks on the battlefield. Both the British and the Americans tried this, but they found that the estimates returned by intelligence were contradictory and unreliable. Therefore they asked statistical intelligence to see whether the accuracy of the estimates could be improved.

The statisticians had one key piece of information, which was the serial numbers on captured mark V tanks. The statisticians believed that the Germans, being Germans, had logically numbered their tanks in the order in which they were produced. And this deduction turned out to be right. It was enough to enable them to make an estimate of the total number of tanks that had been produced up to any given moment.


The basic idea was that the highest serial number among the captured tanks could be used to calculate the overall total. The German tanks were numbered as follows: 1, 2, 3 ... N, where N was the desired total number of tanks produced. Imagine that they had captured five tanks, with serial numbers 20, 31, 43, 78 and 92. They now had a sample of five, with a maximum serial number of 92. Call the sample size S and the maximum serial number M. After some experimentation with other series, the statisticians reckoned that a good estimator of the number of tanks would probably be provided by the simple equation (M-1)(S+1)/S. In the example given, this translates to (92-1)(5+1)/5, which is equal to 109.2. Therefore the estimate of tanks produced at that time would be 109

By using this formula, statisticians reportedly estimated that the Germans produced 246 tanks per month between June 1940 and September 1942. At that time, standard intelligence estimates had believed the number was far, far higher, at around 1,400. After the war, the allies captured German production records, showing that the true number of tanks produced in those three years was 245 per month, almost exactly what the statisticians had calculated, and less than one fifth of what standard intelligence had thought likely.

Emboldened, the allies attacked the western front in 1944 and overcame the Panzers on their way to Berlin. And so it was that statisticians won the war - in their own estimation, at any rate."

The Guardian, Thursday, 20 July 2006..

For original article;

Makalenin Türkçe çevirisini okumak için aşağıdaki linki tıklayınız..

Source: guardian.co.uk

İstatistikçiler II. Dünya Savaşını Nasıl Kazandı?

Gavyn Davies'in The Guardian'da 20 Temmuz 2006, Perşembe günü yayınlanmış, "Gavyn Davies does the maths - How a statistical formula won the war (Bir istatistik formülüyle nasıl savaş kazanılır)" isimli makalesinin çevirisidir.

"Matematiksel çıkarım hakkında sevdiğim bir hikaye anlatacağım. Seviyorum çünkü gerçek olduğu söyleniyor ve II. Dünya Savaşının sonucuna etki etmiştir (her ne kadar küçük olsa da). Bu hikaye, müttefiklerin casusluk şebekesinin başarısız olduğu bir konuda basit bir istatistiksel formülle düşmanın tank üretiminin nasıl tahmin edildiğinin hikayesidir.

1941-42 yıllarında müttefik kuvvetleri ABD ve İngiliz tanklarının Alman Panzer tanklarına kıyasla daha yüksek savaş gücü olduğunu biliyordu ancak müttefiklerin Almanların yeni tasarladıkları IV ve V model tankların yetenekleri konusunda endişeleri vardı. İşin kötüsü düşmanın bir yıl içinde o tanklardan ne kadar üretebileceğini de bilmiyorlardı. Bu bilgi olmadan Avrupa’nın batı cephesi üzerinden işgalinin başarıya ulaşıp ulaşamayacağı konusunda kesin bir fikir sahibi olamazlardı.

Problemi çözmenin bir yolu bu soruyu istihbarat servislerine sormak ve onların da gizlice Alman fabrikalarını gözetlemeleri veya savaş alanındaki tankları saymaları idi. Hem İngilizler hem de Amerikalılar bunu denediler ancak istihbarat birimlerinden gelen rakamlar güvenilir değildi ve çelişkili sonuçlar çıkıyordu. Bu yüzden aynı soruyu istatistik uzmanlarına sormaya ve tank üretim tahminlerinin daha hassas şekilde belirlenip belirlenemeyeceğini görmeye karar verdiler.


İstatistikçilerin elinde bir anahtar bilgi parçası vardı bu da ele geçrilmiş model V tanklarının üzerindeki seri numaralarıydı. İstatistikçiler, Almanların Alman oluşlarından ötürü mantıklı davranıp tankları üretim sırasına göre numaralandırdıklarını düşündüler. Bu çıkarım doğru çıktı. Bu sayede herhangi bir anda Almanların ürettikleri toplam tank sayısına dair matematiksel bir tahminde bulunabileceklerdi.

Temel fikir şuydu: Ele geçirilen tankların üzerindeki en büyük seri numaradan yola çıkarak tüm tank sayısını hesaplamak mümkündür. Alman tankları 1, 2, 3, …, N şeklinde numaralandırılıyordu, N üretilen son tankın seri numarası yani toplam tank sayısı idi. Müttefiklerin beş tank ele geçirdiğini var sayalım ve bunların üzerindeki seri numaralar da sırası ile 20, 31, 43, 78 ve 92 olsun. Bu durumda ellerinde beş elemanlık bir örneklem vardır ve en büyük seri numarası da 92‘dir. Örneklem büyüklüğüne S, en büyük seri numaraya da M diyelim. Çeşitli sayı serileri ile uğraşan istatistikçiler sonunda tank sayısını tahmin etmek için (M-1) x (S+1) / S formülünün yeterince iyi olduğuna karar verdiler. Yukarıdaki örneği ele alırsak bu (92-1) x (5+1) / 5 demektir ve bu da 109.2 sayısına eşitir. Dolayısı ile o esnada üretilen tank sayısı 109 olmalıdır.

Bu formülü kullanan istatistikçiler, Almanların 1940 Haziranı ile 1942 Eylülü arasında ayda 246 tank ürettiklerini rapor ettiler. O sırada istihbarat servisi ise aylık tank üretim miktarını 1.400 olarak tahmin ediyordu. Savaştan sonra müttefik kuvvetler Alman üretim kayıtlarını ele geçirdiler, söz konusu üç sene boyunca üretilen tank sayısının aylık 245 olduğunu gördüler, yani neredeyse istatistikçilerin tahminlerinin aynısı ve istihbarat servisinin öne sürdüğü tahminin beşte biri.

Cesaretlenen müttefikler batı cephesinden 1944 yılında saldırıya geçtiler ve Berlin’e giden yolda Panzerlerin hakkından geldiler. Ve işte böylece istatistikçiler savaşı kazandı – kendi tahminelerine göre, her oranda.”


Makalenin İngilizce metni için aşağıdaki linki kullanabilirsiniz..
http://istatistiknotlarim.blogspot.com/2012/05/how-statistical-formula-won-war.html

Orjinal metne aşağıdaki linke tıklayarak ulaşabilirsiniz..
http://www.guardian.co.uk/world/2006/jul/20/secondworldwar.tvandradio 

Kaynak: guardian.co.uk
                  ileriseviye.org

16 Mayıs 2012 Çarşamba

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri - Şeref Kalaycı

Hiç şüphesiz piyasada bulunan en başarılı SPSS kitabıdır, Şeref Kalaycı'nın eseri. Her istatistikçinin, her istatistik bölümü öğrencisinin ve SPSS'e ihtiyaç duyan herkesin kitaplığında ilk sırada bulundurması gereken bir eser. Konular, hiç bilmeyen birileri düşünülerek en yalın haliyle anlatılmış, en ufak ayrıntılara dahi yer verilmiştir.

Şeref Kalaycı'nın kitap hakkındaki görüşleri ise şu şekilde;

Geçmişte yapılması mümkün olmayan pek çok istatistiksel analiz, bugün gelişmiş bilgisayar ve paket programlar sayesinde kolayca yapılabilir hale gelmiştir. Bu bağlamda, temel ve çok değişkenli istatistik teknikleri, paket programlar sayesinde, üniversitelerimizde gerek öğrenciler gerekse araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılabilmektedir. Biz de bu amaçla ülkemizde çok bilinen SPSS paket programını kullanarak, temel ve çok değişkenli istatistik tekniklerini uygulayabilme ve sonuçlarını yorumlayabilmeye yardımcı olacak elinizdeki eseri hazırladık. Kitabımızın en önemli özelliği, aktif öğrenme yöntemini benimsemiş olmasıdır. Yani, yeterli düzeyde SPSS paket programı ve istatistik bilgisi olmayan biri dahi, yapmak istediği analizi, SPSS paket programı vasıtasıyla nasıl yapabileceğini ve elde ettiği sonuçları nasıl yorumlayabileceğini kitabımızdan öğrenebilecektir.



Kitabı yazma fikri, üniversitede yüksek lisans dersi yaptığım meslektaşlarımın (kitap yazarlarından öğretim görevlisi ve araştırma görevlisi arkadaşlarım) metodolojik konularla ilgili uygulamalı bir kitap Çalışmasının akademisyenler, araştırmacılar ve öğrencilerden oluşan geniş bir kitleye faydalı olacağını ve bu konuda kitabın hazırlanmasına kendilerinin de katkıda bulunabileceklerini dile getirmeleri ile başladı. Buna ek olarak, değerli öğretim üyesi arkadaşlarımın (Abdullah Eroğlu ,Ali Sait Albayrak, Aliye Kayış, Erdoğan Öztürk) kitaba katkıda bulunmak amacı ile yazdıkları bölümlerle birlikte çalışma elinizdeki son halini aldı.

Kitap içeriği ise şu şekilde;


  • Faktör Analizi 
  • Korelasyon Analizi 
  • Basit Doğrusal Regresyon 
  • Lojistik Regresyon 
  • Çok Boyutlu Ölçekleme 
  • Kanonik Korelasyon Analizi 
  • Güvenilirlik Analizi 
  • Varyans Analizi 
  • Çoklu Doğrusal Regresyon 
  • Non Parametrik Testler 
  • Kümeleme Analizi 
  • Tanımlayıcı İstatistikler 
  • F- Testi 
  • T- Testi 
  • Hipotez Testleri 
  • Ayırma Analizi 
  • Probit Regresyon 

9 Mayıs 2012 Çarşamba

Ülkelerin Dış Borç Karşılaştırmaları

Central Intelligence Agency, The  World FactBook Pub. verilerine göre ülkelerin dış borçlarının bir sıralaması yapılmış ve bu sıralamada Türkiye bizleri şaşırtmayarak ilk 30 ülke arasında 28. olarak yer almıştır.İlk 30 ülkenin ise dış borç verileri şu şekildedir:



Sıra Ülke Dış Borç Bilgi Tarihi
1 Avrupa Birliği $ 16,080,000,000,000 30 Haziran 2011
2 ABD $ 14,710,000,000,000 30 Haziran 2011
3 İngiltere $ 9,836,000,000,000 30 Haziran 2011
4 Fransa $ 5,633,000,000,000 30 Haziran 2011
5 Almanya $ 5,624,000,000,000 30 Haziran 2011
6 Japonya $ 2,719,000,000,000 30 Haziran 2011
7 İtalya $ 2,684,000,000,000 30 Haziran 2011
8 Hollanda $ 2,655,000,000,000 30 Haziran 2011
9 İspanya $ 2,570,000,000,000 30 Haziran 2011
10 İrlanda $ 2,352,000,000,000 30 Eylül 2011
11 Lüksemburg $ 2,146,000,000,000 30 Haziran 2011
12 Belçika $ 1,399,000,000,000 30 Haziran 2011
13 Avustralya $ 1,377,000,000,000 31 Aralık 2011
14 İsviçre $ 1,346,000,000,000 30 Haziran 2011
15 Kanada $ 1,346,000,000,000 30 Haziran 2011
16 İsveç $ 1,181,000,000,000 30 Haziran 2011
17 Hong Kong $ 903,200,000,000 30 Haziran 2011
18 Avusturya $ 883,500,000,000 30 Haziran 2011
19 Çin $ 697,200,000,000 30 Eylül 2011
20 Norveç $ 644,500,000,000 30 Haziran 2011
21 Danimarka $ 626,900,000,000 30 Haziran 2011
22 Yunanistan $ 583,300,000,000 30 Haziran 2011
23 Finlandiya $ 577,000,000,000 31 Aralık 2011
24 Portekiz $ 548,300,000,000 30 Haziran 2011
25 Rusya $ 519,400,000,000 30 Eylül 2011
26 Brezilya $ 410,000,000,000 31 Aralık 2011
27 Güney Kore $ 397,300,000,000 31 Aralık 2011
28 Türkiye $ 313,600,000,000 31 Aralık 2011
29 Polonya $ 306,900,000,000 31 Aralık 2011
30 Hindistan $ 267,100,000,000 31 Aralık 2011


Dünya lideri ve süper güç olarak nitelendirilen pek çok ülkenin Türkiye'nin önünde yer alması ilk etapta her ne kadar bizleri sevindirse de, bu ülkelerin bu borçları ödemedeki rahatlığı, kişi başına düşen milli gelir gibi değişkenlerle Türkiye'nin çok çok önünde olduğu unutulmamalıdır. Şöyleki Bir fabrika sahibinin aylık geliri 100.000 TL, ödemek zorunda olduğu borç da 10.000 TL olsun (%10). Aynı fabrikada çalışan bir işçiyi göz önüne alalım. 2.000 TL aylık geliri ve 1000 TL de aylık ödeme zorunluluğu olan borç düşünülsün (%50). Sıralama yaparsak işçi, fabrika sahibinin çok çok arkasında kalacaktır. Fakat, oranlar incelendiğinde durumun o kadar da parlak olmadığı farkedilecektir.

Listede 203 ülke yer almakta. Listenin devamını indirmek için "download" butonuna tıklamanız yeterli olacaktır. 

Dosya Boyutu:  68 KB.


Ayrıca listede yer alan ülkelerin kendi bazında önceki yıllara göre borç dağılımı da ayrı bir dosyada yer almıştır. Buna göre Türkiye'nin dış borcu 31 Aralık 2011 verilerine göre yaklaşık olarak 313.6 milyar Dolarken bu borç 31 Aralık 2010 tarihli verilerinde 290.7 milyar Dolar olarak ifade edilmiştir. Yani Türkiye'nin dış borcu bir yılda yaklaşık olarak 23 milyar Dolar artmıştır. Konuya ilişkin dosyayı da aşağıdaki linkten indirebilirsiniz.

Dosya Boyutu:  45KB.


5 Mayıs 2012 Cumartesi

Marguis Pierre Simon de Laplace (1749 - 1827)

Marguis Pierre Simon de Laplace 23 Mart 1749′da köylü bir ailenin çocuğu olarak dünyaya gelmiştir. İlk çocukluk yılları hakkında pek az bilgi vardır. Laplace kökeninin fakir olmasından utanmış ve bunu gizlemiştir. İlk yeteneğini köy okulunda gösterip zenginlerin dikkatini çekmiştir. Daha sonra askeri okula gitmiştir. Akabinde Paris’e gitmiş ve orada öğretmen olmuştur. Bu sırada Newton’un genelçekim kanununun güneş sistemine uygulanması adlı büyük eserini yazmıştır. Olasılıklar kuramının kurucusu gözüyle bakılmaktadır. Newton’un çekim kanununu güneş sistemineuygulamıştır. Bulduğu matematik sonuçlarını astronomide kullanmak için elde etmiştir. Gök Mekaniği adlı eseri ciltler halinde yayınlanmıştır.

Laplace, 1785 yılında Akademinin sürekli üyesi seçilmiştir. Askeri okula giriş sınavında Napolyon Bonapart'ı (1768 -1821) imtihan etmişti. Daha sonra Napolyon onu siyasetin çamuruna ve bataklıklı sularına sürüklemiştir. Newton son yıllarını siyasette geçirdiği gibi, Laplace da onu yenmek amacıyla siyasete atılmıştır. Napolyon ona içişleri bakanlığını ververmiştir. Laplace, oldukça oynak fikirli davranışlarda bulunmuştur. Napolyon devrinin bütün nişanları göğsünü süslemiştir. Kötü bir yöneticiydi. Zaten içişleri bakanlığı görevini ancak altı hafta sürdürebilmiştir. Napolyon'la beraber onun da siyasi hayatı sona ermiştir.
 
Laplace zamanın siyasi modasına uyarak sık sık fikir değiştirirdi. Ne de olsa Laplace dönüşümünü bulan adamdı. Bu başlarda Laplace'ın ününe ün kattı, ama daha sonra çok dost kaybettirdi. Örneğin 1812’de yazdığı Olasılık Kuramı kitabını Napoleon’a adamıştı, ama daha sonraki basımlarda bu ithafı kaldırmıştır. Oysa 1805’te Napoleon kendisine Şeref Ödülü vermiş, ardından 1806’da Kont yapmıştır. 1814’te Napoleon’a karşı kraldan yana oyunu kullandı. 1817’de de kral tarafından Marki yapıldı. 5 Mart 1827’de öldüğünde, Akademi üyeleri pek sevmedikleri bu üyenin bilimsel değerini yok sayamayarak pek ender rastlanır bir şekilde toplantılarını iptal ettiler. Hatta 6 ay boyunca Laplace’ın boşalttığı yeri doldurmayı ona bir saygısızlık olarak addettiler. Siyasal yaşamı çalkantılı, kişiliği zayıf da olsa, büyük bir bilim adamının öldüğünü yadsıyamazlardı. 

Laplace transformu, halen ünversitelerin matematik bölümlerinde müfredatın içinde vardır ve uzun yıllarda olacaktır.

Kaynak: wikipedia.org
                  dersmatematik.org
                  matematikdunyasi.org

Adolphe Quetelet (1796 - 1874)

Belçikalı bir istatistikçi olup, ilk “sosyal kriminolog” olarak adlandırılmaktadır. 1836 yılında Quetelet, “Toplum suçu hazırlar, Suçlu ise ancak bir araçtır” demiştir. Sosyal ve antropolojik olaylara istatistiği kapsamlı bir şekilde uygulayan ilk matematikçi olan Adolphe Quételet (1796-1874) modern istatistiğin kurucusu olarak kabul edilmiştir. 

XIX. yy.'ın başında , Pierre Simon de Laplace (1749-1827), "Theorie Analytique des Probablities"sinde (çözümsel olasılık kuramı)  [1852] ,nedenlerinin tümünü bilip tek tek çözümlenemeyecek kadar karmaşık olan doğal olayların incelenmesinde, bu kuramdan sağlanacak yararı ortaya koymuştur . Adolphe Quetelet (1796-1874) yöntemin uygulama alanını, canlı varlıkların antropometrik, psikolojik ve toplumsal açıdan incelenmeleri doğrultusunda genişletmiş ve onun girişimiyle 1885'de Londra'da kurulan ulustlararası İstatistik Enstitüsü'nün öncüsü olan ilk uluslararası İstatistik Kongresi,1853'te, Brüksel'de toplanmıştır.

Kaynak: turkcebilgi.com
                  ist.yildiz.edu.tr
                  tekniksosyoloji.wordpress.com

Sir Frances Galton (1822 - 1911)

Sir Frances Galton (1822 - 1911)
Francis Galton (1822 - 1911) Kraliçe Viktoriya çağında yaşamış çok yönlü bir İngiliz bilim adamıdır. Seçkin uğraş gösterdigi alanlar arasında coğrafi seyahatler ve keşifler, coğrafya, meteoroloji, psikoloji (özellikle psikometri), kriminoloji, (proto-)genetik bilim, öjenik ve istatistik sayılabilir. Galton kutusunun mucididir.

Galton olağanüstü bir zekaya (tahminen 200 IQ) ve alışılmamış bir fikir zenginliğine sahipti. Belki de modern psikoloji tarihinde onun bir dengi daha yoktur. Yaratıcı merakı ve üstün yetenekleri onu çok çeşitli meselelere doğru çekiyordu Galton’un ilgilendiği bu meselelerin detaylarının tamamlanması başkalarına kalıyordu. Araştırdığı alanlar arasında parmak izi (Scotland Yard daha sonra bunu kimlik saptamasına uyarla­dı), moda, güzelliğin coğrafi dağılımı, kilo ar­tışı, ırkların geleceği ve duanın etkisi sayılabi­lir. Bu çok yönlü ve yaratıcı adamın ilgisini çekmeyen çok az mesele vardı.

Galton, tüm kariyeri boyunca bir problemi sayılarla ifadelendirecek ve bunu istatistiksel olarak analiz edecek yöntemler bulmadıkça, problem onu asla tam anlamıyla tatmin etmezdi. Galton sadece istatistiksel metodları uygulamakla kalmamış, ayrıca birkaç teknik de geliştirmişti.
 
Belçikalı bir istatistikçi olan Adolph Quetelet (1796-1874) istatistiksel metodları ve normal olasılık eğrisini (çan eğrisi) biyolojik ve sosyal bilimlere uygulayan ilk kişidir. Normal eğri daha önceden ölçümlerdeki ve bilimsel gözlemlerdeki hataların dağılımında keşfedilmiş ve kullanılmıştır. Ancak nor­mal dağılım ilkeleri Quetelet’in 10.000 kişiden aldığı boy ölçümlerinin nor­mal dağılım eğrisine yakın olduğunu göstermesine kadar insan değişkenlerine uygulanmamıştı. Quetelet insanların çoğunun dağılımın ortasında veya mer­kezinde kümelendiklerini ve ancak çok azının merkezden uçlara doğru yönel­diği görmüş, bu bulgusunu dile getirmek için l’homme moyen (ortalama insan) terimi kullanmıştır.

Galton Quetelet’in verilerinden çok etkilendi ve benzer sonuçların zihin­sel özellikler için de geçerli olabileceğini varsaydı. Galton, bu amaçla yaptığı bir çalışmada, üniversite sınavlarında alınan notların Quetelet’in fiziksel öl­çüm verileriyle aynı normal dağılımı izlediğini buldu. Normal dağılımın basitliği ve birkaç özellik üzerinde tutarlılık göstermesi sebebiyle Galton, bir öl­çümler dizisinin, iki rakamla anlamlı bir şekilde tanımlanıp özetlenebileceği­ni ileri sürdü: dağılımın ortalama değeri ve bu ortalama değer etrafındaki de­ğişim genişliği veya dağılım, bir başka deyişle aritmetik ortalama ve standart sapma. Böylelikle insan özellikleriyle ilgili geniş bir dizi ölçüm veya değer, bu iki rakama indirgenebilirdi.

Sir Frances Galton (1822 - 1911)
Galton’un istatistikle ilgili çalışmaları bilimin en önemli ölçümlerinden bi­risi olan korelasyonu (corelation) verdi. Korelasyonla ilgili ilk bilgi 1888′de or­taya çıktı. Testlerin güvenirliliğini ve geçerliliğini belirlemekte kullanılan mo­dern teknikler, faktör analizi metodları gibi, Galton’un kalıtsal özelliklerin or­talamaya doğru geriledikleri gözleminin bir sonucu olarak ortaya çıkan korelasyonu keşfetmesinin doğal sonucudur. Örneğin ortalamaya göre uzun boylu olan adamların, babaları kadar uzun olmadıklarını gene ortalamaya göre kısa boylu adamların çocuklarının da babalarından uzun olduğunu göz­lemlemiştir. Korelasyon katsayısının temel özelliklerini göstermek amacıyla grafik ortalamaları buldu ve bunun hesaplanabilmesi için, bugün kullanımda olmasa da bir formül geliştirdi.

Galton korelasyon metodunu fiziksel ölçümlerdeki değişimler (varyasyon) için kullandı (örneğin beden yüksekliği ile kafa uzunluğu arasındaki korelas­yonu gösterdi). Galton’un cesaretlendirmesiyle öğrencisi Karl Pearson, günü­müzde korelasyon katsayısının-Pearson r- (the Pearson produet-moment coefficent of correlation) tam olarak hesaplanmasında kullanılan matematiksel formülü geliştirdi. Korelasyon katsayısının geleneksel simgesi r, Galton’un ka­lıtsal insan özelliklerinin ortalamaya doğru gerileme eğiliminde olduğunu keş­fetmesinin onayı için “regression”un (gerileme) ilk harfinden alınmıştır.

Korelasyon mühendislik ve doğa bilimlerinde olduğu gibi, sosyal ve dav­ranış bilimlerinde de temel araçtır. Diğer pek çok istatistik teknik Galton’un öncü çalışmalarının temelinde geliştirilmiştir.

Kaynak: wikipedia.org
                  varoluscuterapi.com