1. Doğa bilimlerinin geçmişten bugüne gelişim süreçleri hakkında bilgi vermek, genel kavram, kuram ve amaçlarını tanıtarak deneyim kazandırmak.
  2. Doğa bilimlerindeki mekânsal, zamansal ve büyüklük/şiddet ilişkilerini istatistiksel yöntemler kullanılarak modellenmesi, katılımcıların hem kendi hem de diğer alanlardaki modelleme sonuçlarını yorumlayarak motivasyonunu ve deneyimini arttırmak.
  3. Katılımcılara disiplinler arası düşünme ve diğer disiplinlerdeki araştırmacılarla işbirliği yapma becerisi kazandırmak, analitik düşünme, eleştirel analiz ve yorumlama becerisi sağlamak.
  4. Doğa bilimlerinin geleceği hakkındaki öngörüleri katılımcılara sunmak, uluslararası çalışmalarda sıklıkla kullanılan ancak ulusal düzeyde henüz kullanımı yaygınlaşmamış istatistiksel yöntemler hakkındaki bilgi vermek.
  5. Örnekleme ve model tasarımının önemini vurgulamak, istatistiksel model parametrelerini elde etmek ve bu parametreleri incelenen problemin bilinmeyen özelliklerini tahmin etmek için kullanmak.
  6. Doğa bilimlerinde kullanılan istatistiksel modelleme yöntemlerini, konusunda uzman eğitmenler ile birlikte yorumlayarak, ülke genelindeki uygulama örneklerini göstermek ve kullanımını yaygınlaştırmak.
  7. Doğa bilimlerinde kullanılan kesikli dağılımları (binom, Poisson, geometrik ve negatif binom), sürekli dağılımları (normal, üstel, gamma, ters gamma) ve uç (ekstrem) değer dağılımları (Weibull, Gumbel, Pareto, Frechet, genelleştirilmiş Pareto, güç yasası (power law), Frechet, Burr) tanıtarak bu dağılımların uygulamalarına yönelik detaylı bilgi vermek.
  8. Canlı türlerinin dağılım ve verimliliğinde etkili olan faktörlerin modellemesi için basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin; lojistik ve koşullu lojistik regresyon modellerinin; sayma regresyon modelllerinden Poisson, negatif binom, sıfır yığmalı (zero-inflated) regresyon modelllerinin; kural tabanlı yöntemlerden sınıflandırma ve regresyon ağacının; ampirik yöntemlerden yapay sinir ağlarının kullanımına yönelik analitik işlem süreçlerini anlatmak.
  9. Zamana bağlı verilere uygulanan stokastik süreçlerden Markov zincirleri, Poisson ve birleşik Poisson süreçlerini doğa olaylarından deprem, orman yangını, taşkın ve heyelan büyüklüklerinin, sayısının ve tekrarlanma periyodlarının modellenmesinde kullanmak.
  10. Eğitim süresince anlatılacak doğa bilimleri alanlarında kullanılacak tüm yöntemlerin uygulamasını gerçek veriler üzerinden göstermek ve elde edilen sonuçları yorumlama becerisi sağlamak.
  11. Doğa bilimleri alanlarında kullanılacak istatistiksel modellerin açık kaynak kodlu ve kısıtlı süreli yazılımlar ile çözümlerini yaparak katılımcılara bu yazılımları kullanma becerisi sağlamak.
  12. İstatistiksel modelleme tekniklerinin farklı disiplinlerde kullanılmasını göstererek katılımcılara ilgili konuların daha geniş perspektiften bakmasını sağlamak.
  13. Lisansüstü öğrencilerine ve genç araştırmacılara proje kapsamında öğrendikleri bilgiler doğrultusunda araştırmalarında fayda sağlayacağı önerilerde bulunmak.
  14. 121F208 no'lu "Yapay Zeka ve Olasılıksal Model Tabanlı Deprem Tehlike Haritası" adlı Tübitak 1001 projesinin elde edilen sonuçlarının RStudio ile uygulamalı olarak aktarılması
Algoritma

Başvuru formu

2023 III. Çağrı: Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları isimli bilimsel etkinliğimizin TÜBİTAK "2237-A - Bilimsel Eğitim Etkinliklerini Destekleme Programı 2023 / III. Çağrı döneminde TÜBİTAK tarafından desteklenmesi durumunda etkinliğimiz 19-24 Nisan 2024 tarihlerinde Antalya-Manavgat Royal Atlantis Beach Resort’ de gerçekleştirilecektir. Katılımcıların ve proje personelinin Konaklama, iaşe (yemek-içecek-ikramlar) ve kırtasiye giderinin tamamı, yol giderinin ise etkinlik bütçesinde ayrılan kısmı TÜBİTAK tarafından karşılanacaktır. Katılımcılardan herhangi bir ad altında kesinlikle para talep edilmeyecektir.