Mekansal İstatistik ve Analiz

Eğitim Şekli

Yüz Yüze

Ön Koşullar, Diğer Koşullar

Yok

Önerilen Destekleyici Dersler

Coğrafi Bilgi Sistemleri

Dersin İçeriği

Mekansal veriden bilgiye, Mekansal analiz kavramı, mekânsal bağımlılık, Coğrafik veri modelleri ve yapıları, mekânsal veri türleri ve yapıları, mekânsal verilerin özelliklerini açıklayan temel mekânsal istatistik ölçüleri, mekânsal örüntüler ve dağılımları, mekânsal istatistik ve CBS, rassal ve düzenli örüntüler, kümelenmenin haritalanması, CBS’de noktasal ve alansal örüntü analizleri, Otokorelasyonun global ve yerel ölçütleri, Geoistatistik veri analizi, Mekansal istatistik ilişkilerin modellenmesi, zamansal-mekan veri analizleri, coğrafik regresyon modelleri ve otoregresif fonksiyonlar

Haftalık Ders İzlencesi

1) Mekansal veri- bilgi -analiz kavramı, mekansal veri modelleri ve yapıları, mekânsal ilişkiler ve bağımlılık, mekânsal örüntüler ve dağılımları
2) Rassal ve düzenli örüntüler, kümelenmenin haritalanması, Noktasal örüntü analizleri, kuadrat analiz, en yakın komşuluk analizi, K- fonksiyonu, mekânsal istatistikler, yoğunluk analizleri (kernel vb.)
3) Alan örüntü analizleri, mekânsal komşuluk kavramı, konumsal modelleme araçları (regresyon vb.), komşuluk türleri ve istatistik analizleri, örtüşme ve komşuluk fonksiyonları,
4) Mekansal bağımlılık ve ölçek, mekânsal örnekleme, değişken alansal birim problemi (MAUP)
5) Mekansal düzen ve örüntüler, mekânsal otokorelasyon kavramı, örüntü analiz ve istatistikleri, global ve lokal istatistik ölçütler, tanımlayıcı istatistikler, hipotez testleri ve güven aralıkları
6) Ortalama merkez, standart uzaklık, ağırlıklı orta merkez ve uzaklık, analiz ve istatistikler
7) Arasınav
8) Mekansal örüntü (desen)lerin analizi, ortalama en yakın komşuluk, sıcak/soğuk nokta kümelenmeleri , çoklu-uzaklık örüntü analizleri istatistik yorumları
9) Otokorelasyonun global ve yerel ölçütleri, Moran I istatistiği, yerel ve global istatistikleri (Getis-Ord, vb.)
10) Geoistatistik veri analizi, bölgesel değişkenlerin mekânsal yapı fonksiyonları, kovaryans fonksiyonu ve semivaryogramlar, kriging fonksiyonları ve analizi
11) Mekansal modelleme, en küçük kareler ve coğrafik regresyon modelleme, mekansal otoregresif fonksiyonlar
12) Ağ analizine giriş, ağ topolojik yapısı, CBS tabanlı ağ analizleri ve mekânsal dağılım ve örüntü tanımları
13) CBS tabanlı örnek proje uygulamaları, mekânsal otokorelasyon ve örüntü tanımlama ve kümelenme analizleri
14) CBS tabanlı örnek proje uygulamaları, coğrafik modelleme ve görselleştirme
15) CBS tabanlı örnek mekânsal analiz proje uygulamaları
16) Yarıyıl sonu sınavı

Önerilen/İstenen Ders Kaynakları

1- Statistical Methods for Spatial Data Analysis (Texts in Statistical Science Series), Oliver Schabenberger and Carol A. Gotway (2004)
2- Statistics for Spatial Data (Wiley Series in Probability and Statistics), Noel A. C. Cressie (1993)
3- An Introduction to Applied Geostatistics, Edward H. Isaaks and R. Mohan Srivastava (1990)
4- Geographic Information Sytems, Oxford University Pres, New York
5- MAGUIRE, D. J., Geographical Information Systems: Principles and Applications, Longman, England
6- - Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis: Volume 1: Geographic Patterns and Relationships, Redlands, CA: ESRI Press, 1999

Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi

1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Tartışma
4) Alıştırma ve Uygulama
5) Model Yapma
6) Bireysel Çalışma
7) Problem Çözme

Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarıya Oranı	40%
Sayı Yüzde Yarıyıl İçi Çalışmaları Ara Sınav 1 60% Ödev 1 40%
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı	60%
Toplam	100%

Dersin Eğitim Dili

Türkçe

Mesleki Uygulama

İstenmemekte