Ekolojik çalışmalarda hedef türlerin yetişme ortamına uygunluğunun, verimliliğinin/tür çeşitliliğinin ve jeolojik araştırmalarda deprem, heyelan, taşkın gibi doğa olaylarının modellenmesinde genellikle çoklu ve lojistik regresyon analizi gibi klasik yöntemler kullanılmaktadır. Bununla birlikte özellikle son yıllarda doğa bilimlerindeki çalışmalarda kural tabanlı, ampirik ve olasılıksal temellere dayanan yöntemlerin kullanımında hızlı bir artış olmuştur.
Bu eğitim kapsamında katılımcılara doğa bilimlerinde önemli bir yeri olan kural tabanlı yöntemlerden sınıflama ve regresyon ağaçları (SRAT), regresyon modellerinden lojistik, koşullu lojistik, Poisson, negatif binom, sıfır yığmalı Poisson ve sıfır yığmalı negatif binom regresyon modelleri; olasılıksal yöntemlerden istatistiksel dağılımlar, Markov zinciri ve Poisson süreçleri; ampirik yöntemlerden ise yapay sinir ağları (YSA) tanıtılacaktır. Bu yöntemlerin doğa bilimlerindeki uygulamaları gerçek veriler yardımı ile açık kodlu ve sınırlı süreli yazılımlar üzerinden gösterilecek ve sonuçların yorumlanması konusunda uzman eğitmenler tarafından gerçekleştirilecektir.
Daha geniş bir ifade ile eğitim kapsamında, katılımcılara istatistiksel dağılımlar hakkında bilgi verilerek model seçimindeki rolleri anlatılacak ve doğa bilimlerindeki uygulamaları gerçekleştirilecektir. Zira istatistiksel dağılımlar, doğa olaylarının/sistemlerinin potansiyel davranış özelliklerinin, ekosistem çeşitliliğin derecelendirilmesinde ve dağılım belirlenmesinde kullanılmaktadır. Bir bölgedeki doğa olaylarının sayısının belirlenmesinde kesikli dağılımlarından; sıklık büyüklük ilişkilerinin modellenmesinde ise sürekli dağılımlardan yararlanılmaktadır. Diğer yandan, ekstrem doğa olaylarının tahmini, uç değer dağılımlarına (Gumbel, Pareto, log-normal, güç yasası (power law), Frechet) uygun davranış göstermektedir. Bu nedenle, eğitim süresince ağır kuyruk dağılımı gösteren doğa olayları (deprem, heyelan, taşkın, orman yangını) için uç dağılımlar tanıtılarak, bu olayların modellenmesi gerçekleştirilecek ve yorumlanacaktır.
İstatistiksel dağılımlar ayrıca doğal ekosistemlerde hedef türlerin veya toplumların coğrafi dağılım modellemesinde önem arz etmektedir. Bir bölgedeki hedef türlerin sayısı, hedef türün var/yok değeri veya bolluk değeri gibi sayıma dayalı veriler için dağılım odaklı model seçimine gidilmediğinde genelde etkili ve güvenilir sonuçlar elde edilememektedir. Benzer durum yeryüzü dinamikleri açısından etkin olan jeolojik olaylara yönelik modelleme çalışmaları için de geçerlidir. Heyelanlar, ülkemizde ve dünyada depremlerden sonra en fazla zarar veren doğa olaylarındandır. Heyelan zararlarının azaltılması amacıyla risk değerlendirme çalışmalarında zamansal, alansal ve mekânsal olabilirliklerinin olasılığa dayalı yöntemlerle belirlenmesi, özellikle son yirmi yılda, gerek dünyada gerekse ülkemizde giderek artmaktadır. Eğitim kapsamında istatistiksel dağılım çerçevesinde sayıma dayalı olarak elde edilen sayma regresyon modelleri (Poisson, negatif binom, sıfır yığılmalı Poisson ve sıfır yığılmalı negatif binom) tanıtılacaktır. Bu kapsamda ülkemizde son yıllarda heyelan, sismotektonik, deprem tehlike haritaları, veri tabanları ve modelleme teknikleri ile ilgili bilgilere aktarılacak ve bazı uygulamalar yapılacaktır.
Eğitimin son aşamasında araştırmalarda zaman kavramının önemi de vurgulanarak, zamana bağlı verilere uygulanan, birçok fiziksel sistemin karmaşık davranışını yakalama potansiyeline sahip stokastik süreçlerden Markov zinciri ve bir sayma süreci olan Poisson süreci tanıtılacaktır. Bu süreçler kullanılarak doğa olaylarının sayısı ve tekrarlanma periyodu ile ilgili tahminler yapılacak ve yorumlanacaktır.