İçeriğe atla

Elżbieta Pleszczyńska

Elżbieta Pleszczyńska
Okunuş
Doğum20 Mart 1933 (91 yaşında)
Wola Wydrzyna, Polonya

Elżbieta Pleszczyńska (d. 20 Mart 1933), Polonyalı bir istatistik profesörü ve engelli hakları aktivsitidir.[1]

Biyografi

1956'da Varşova Üniversitesi Matematik, Fizik ve Kimya Fakültesi'nde matematik alanında Yüksek Lisans derecesi aldı.[2] 1972 yılına kadar PAS Matematik Enstitüsü'nde görev yaptı. 1965'te doğrusal ayırma analizi alanında ("Testin Gücü ve Deneylerin İstatistiksel Tasarımında Hipotezin Ayrılabilirliği") Doktora derecesini aldı.[3] "Zaman Serisi Analizinde Trend Tahmin Sorunları" başlıklı habilitasyon tezi 1973 yılında kabul edildi.[3]

1967/8'de Galler Üniversitesi'nde (Büyük Britanya) ve 1971/72'de Montreal Üniversitesi'nde misafir araştırmacı olarak bulundu. 1973'te PAS Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü'ne geçti. 1977, 1979 ve 1989'da Polonya Bilim Akademisi tarafından ödüllendirildi.[4] 1981 yılında CNR'nin davetlisi olarak İtalya'ya gitti. 1990'larda (ekibiyle birlikte) sözde derece veri analizini başlattı. Bu, aykırı değerlerin tespiti ile birlikte örtüşme ve küme analizi problemlerine bağlaç ve sıralama yöntemlerinin uygulamasını içeren bir bilimdir.[5] (Buradaki derce kelimesi, kümülatif dağılım fonksiyonlarını bu şekilde adlandıran 20. yüzyılın ilk yarısındaki istatistikçilere bir göndermedir.[6]) 1993 yılında Polonya Cumhuriyeti Cumhurbaşkanı, Elżbieta Pleszczyńska'ya bilim alanında matematik dalında Daimi Profesör unvanını verdi. 2000 yılında Cambridge Üniversitesi'nin davetli danışmanıydı.

Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü'nde (PAS) uzun yıllardır İstatistiksel Veri Analizi bölümünün liderliğini yaptı. Polonya yasalarına göre PAS'taki profesörlerin 70 yaşında emekli olması gerekiyor. 2003 yılında emekli olması biraz kafa karıştırıcı olsa da bilimsel ve sosyal faaliyetlerini durdurmadı.[7][8][9][10]

Bilimsel görüşler

Prof. Pleszczyńska, klasik istatistiksel yaklaşıma yönelik eleştirileriyle tanınıyor. Ona göre Pearson korelasyon katsayısı veya en küçük kareler yöntemi gibi klasik parametrik yöntemler, yalnızca karşılaştırılabilir dağılım türleri için karşılaştırılabilir sonuçlar üretir (pratikte çok değişkenli normal dağılım varsayılır). Parametrik istatistiksel testler dağılım varsayımlarından türetilir. Girdi verileri güçlü aykırı değerler içeriyorsa klasik yöntemler başarısız olur ve sonuçlarının yorumlanması farklı dağıtım türleri için farklı olmalıdır. Uygulamada, temel varsayımlar sıklıkla kontrol edilmez, üstelik her zaman ihlal edilirler. Gerçek dünyada normal bir dağılım yoktur, çünkü her gerçek değişken sınırlıdır (örneğin, insanlar -170 cm olamaz). Normal dağılım her gerçek sayı için pozitif olasılık yoğunluğunu ifade eder. Çoğu durumda gerçek dağılım çarpık veya ayrıktır, bu da insanların normal dağılım yöntemlerini kullanmasını engellemez. Bu ihlalin boyutu ölçülebilir, ancak kabul edilen maksimum düzeyi yalnızca bir gelenektir, matematik değil. Parametrik yöntemler her zaman kendi kullanım koşullarının dışında çalışır. Bununla birlikte, sonuçları genellikle geçerli kabul edilir ve bu da yanlış hipotezin "bilimsel" olarak doğrulanmasına yol açar. Yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı, Elżbieta Pleszczyńska, keşfedici veri analizinin ve Spearman'ın rho'sunun, Kendall'ın tau'sunun veya dereceli veri analizi gibi parametrik olmayan istatistiklerin güçlü bir savunucusudur.[11]

Seçilmiş çalışmaları

  • Kowalczyk, Teresa; Pleszczyńska, Elżbieta; Ruland, Fred (2004). Grade Models and Methods for Data Analysis with Applications for the Analysis of Data Populations. Studies in Fuzziness and Soft Computing. 151. Berlin Heidelberg New York: Springer Verlag. doi:10.1007/978-3-540-39928-5. ISBN 3-540-21120-9. ISSN 1434-9922. 
  • Pleszczyńska, Elżbieta; Szczesny, Wiesław (2002). Grade exploratory methods applied to some medical data sets. 22, 1. Biocybernetics and Biomedical Engineering. ss. 17-30. 

Sosyal çalışmalar

Elżbieta Pleszczyńska, Varşova'da Fiziksel Engelli Matematikçileri ve Bilgisayar Uzmanlarını Destekleyen Vakfın kurucu ortağıdır (Eylül 1990).[12] Uzun yıllar Vakfın başkanlığını yapmıştır.[13][14][15][16]

Onun liderliğindeki Vakıf, temel olarak fiziksel engelli kişilerin teknoloji ve uzaktan çalışma yoluyla mesleklerinde ilerlemesiyle ilgileniyordu.[17]

Pleszczyńska, periyodik raporlarında sürekli olarak kamuoyunun dikkatini engelli kişilerin haklarına odaklamaya çalışmaktadır.[18]

Özel hayat

Krzysztof Leski [pl] adında gazeteci bir oğlu vardır.

Yaşamını Varşova Wola bölgesinde geçirmiştir. Temmuz 2019'dan bu yana yaşlı bakım merkezinde bulunmaktadır.[19]

Okuma

Kaynakça

  1. ^ "Grade Data Analysis". 26 Ağustos 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Nisan 2024. 
  2. ^ Leski, Krzysztof (30 Eylül 2019). "Mateczka". Leskipedia. 7 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ekim 2019. 
  3. ^ a b "Doktoraty". Impan.pl. 12 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Aralık 2018. 
  4. ^ "The GRADESTAT program - authors". 1 Temmuz 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Nisan 2024. 
  5. ^ Kowalczyk, Teresa; Elżbieta Pleszczyńska; Fred Ruland (2004). Grade Models and Methods for Data Analysis with Applications for the Analysis of Data Populations. Studies in Fuzziness and Soft Computing. 151. Berlin Heidelberg New York: Springer Verlag. 
  6. ^ Example: Kendall, Maurice G. (1948). Rank Correlation Methods. Londra: Charles Griffin & Company Limited. ss. 108-109. 
  7. ^ "Institute of Computer Science of the Polish Academy of Sciences". 18 Mayıs 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ağustos 2008. 
  8. ^ "Institute of Computer Science of the Polish Academy of Sciences". 20 Temmuz 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ağustos 2008. 
  9. ^ "Institute of Computer Science of the Polish Academy of Sciences". 20 Temmuz 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ağustos 2008. 
  10. ^ "ICS PAS - Publishing Centre". 20 Temmuz 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ağustos 2008. 
  11. ^ ^ Książyk, Janusz B. (2005). Olaf Matyja; Elżbieta Pleszczyńska (Ed.). Analiza danych medycznych i demograficznych przy użyciu programu GradeStat. Warszawa: Instytut Podstaw Informatyki PAN, Centrum Zdrowia Dziecka. ss. 7 (preface by prof. Pleszczyńska). 
  12. ^ "Internetowa wersja preprintu". Idn.org.pl. 28 Temmuz 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Aralık 2018. 
  13. ^ "Wyniki konkursu prac magisterskich" (PDF). Cs.put.poznan.pl. 3 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 13 Aralık 2018. 
  14. ^ "Fundacja w 1999 roku". Idn.org.pl. 28 Temmuz 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Aralık 2018. 
  15. ^ "Na wozku inwalidzkim po Infostradzie do Europy? cz. VI". Idn.org.pl. 15 Aralık 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Aralık 2018. 
  16. ^ "Archived copy". 10 Şubat 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ağustos 2008. 
  17. ^ "Działalność Fundacji Aktywizacja". Niepelnosprawni.pl. 15 Aralık 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Nisan 2024. 
  18. ^ "Archived copy". 2 Aralık 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ağustos 2008. 
  19. ^ Leski, Krzysztof. "Tylko Po Co". blog. 7 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ekim 2019. 

İlgili Araştırma Makaleleri

Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.

<span class="mw-page-title-main">İstatistik</span>

İstatistik veya sayım bilimi, belirli bir amaç için veri toplama, tablo ve grafiklerle özetleme, sonuçları yorumlama, sonuçların güven derecelerini açıklama, örneklerden elde edilen sonuçları kitle için genelleme, özellikler arasındaki ilişkiyi araştırma, çeşitli konularda geleceğe ilişkin tahmin yapma, deney düzenleme ve gözlem ilkelerini kapsayan bir bilimdir. Belirli bir amaç için verilerin toplanması, sınıflandırılması, çözümlenmesi ve sonuçlarının yorumlanması esasına dayanır. Bu çerçevede yapılan işlemlerin tümüne sayımlama denir.

<span class="mw-page-title-main">.pl</span>

.pl, Polonya'nın internet ülke üst seviye alan adıdır. Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa (NASK) tarafından yönetilir. Ekim 2024 itibarıyla 2.576.000 alan adı barındırır. IDN desteği mevcut değildir.

Regresyon analizi, iki ya da daha çok nicel değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan analiz metodudur. Eğer tek bir değişken kullanılarak analiz yapılıyorsa buna tek değişkenli regresyon, birden çok değişken kullanılıyorsa çok değişkenli regresyon analizi olarak isimlendirilir. Regresyon analizi ile değişkenler arasındaki ilişkinin varlığı, eğer ilişki var ise bunun gücü hakkında bilgi edinilebilir. Regresyon terimi için öz Türkçe olarak bağlanım sözcüğü kullanılması teklif edilmiş ise de Türk ekonometriciler arasında bu kullanım yaygın değildir.

Varyans Analizi istatistik bilim dalında, grup ortalamaları ve bunlara bağlı olan işlemleri analiz etmek için kullanılan bir istatistiksel modeller koleksiyonudur. Varyans Analizi kullanılmaktayken belirlenmiş bir değişkenin gözlemlenen varyansı farklı değişim kaynaklarına dayandırılabilen varyans bileşenine ayrılır. En basit şekliyle varyans analizi birkaç grubun ortalamalarının birbirine eşit mi eşit değil mi olduğunu sınamak için bir çıkarımsal istatistik sınaması olur ve bu sınama iki-grup için yapılan t-test sınamasını çoklu-gruplar için genelleştirir. Eğer, çoklu değişkenli analiz için birbiri arkasından çoklu iki-örneklemli-t-sınaması yapmak istenirse bunun I. tip hata yapma olasılığını artırma sonucu doğurduğu aşikardır. Bu nedenle, üç veya daha fazla sayıda ortalamaların ististiksel anlamlığının sınama ile karşılaştırılması için Varyans Analizleri daha faydalı olacağı gerçeği ortaya çıkmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Anatoli Fomenko</span> Rus matematikçi

Anatoli Timofeyeviç Fomenko, bir Sovyet ve Rus komplo teorisyeni, matematikçi, Moskova Devlet Üniversitesi'nde profesör, iyi bir topolog olarak bilinir ve Rusya Bilimler Akademisi üyesidir. Rus-Sovyet yazar ve mason Nikolay Aleksandroviç Morozov'un eserlerine dayanan Yeni Kronoloji olarak bilinen bir teorinin yazarıdır. Aynı zamanda Rusya Doğa Bilimleri Akademisi (1991) üyesidir. 1996 yılında matematik dalında Rusya'nın devlet ödülünü almıştır.

İstatistik biliminde önemli bir yeri olan parametrik olmayan istatistik parametrik olmayan istatistiksel modeller ve parametrik olmayan çıkarımsal istatistik, özellikle parametrik olmayan istatistiksel hipotez sınamalar ile ilgilenir. Parametrik olmayan yöntemler çok defa dağılımlardan serbest yöntemler olarak da anılmaktadır, çünkü verilerin bilinen belirli olasılık dağılımı gösteren kaynaklardan geldiği varsayımına dayanmamaktadır.

Mann-Whitney U testi niceliksel ölçekli gözlemleri verilen iki örneklemin aynı dağılımdan gelip gelmediğini incelemek kullanılan bir parametrik olmayan istatistik testdir. Aynı zamanda Wilcoxon sıralama toplamı testi veya Wilcoxon-Mann-Whitney testi) olarak da bilinmektedir. Bu testi ilk defa eşit hacimli iki örneklem verileri için Wilcoxon (1945) ortaya atmıştır. Sonradan, Mann and Whitney (1947) tarafından değişik büyüklükte iki örneklem problemleri analizleri için uygulanıp geliştirilmiştir.

Shapiro-Wilk Testi, örneklemelerde temel alınan istatistiksel yığının normal dağıldığı bir hipotezin sağlamasını yapan istatistiksel bir hipotez testidir. Parametrik olmayan istatistikte normallik testleri arasında yer almaktadır. Shapiro-Wilk Testi, Amerikalı istatistikçi Samuel Shapiro ile Kanadalı istatistikçi Martin Wilk tarafından 1965 yılında ortaya konuldu. Normal dağılım için analizin grafiksel bilgisini bir anahtar şeklinde normal olasılık grafiği kullanarak özetlemeye yönelik tezlerinin sonucudur.

<span class="mw-page-title-main">Sayısal analiz</span>

Sayısal analiz, diğer adıyla nümerik analiz veya sayısal çözümleme, matematiksel analiz problemlerinin yaklaşık çözümlerinde kullanılan algoritmaları inceler. Bu nedenle birçok mühendislik dalı ve doğa bilimlerinde önem arz eden sayısal analiz, bilimsel hesaplama bilimi olarak da kabul edilebilir. Bilgisayarın işlem kapasitesinin artması ile gündelik hayatta ortaya çıkan birçok sistemin matematiksel modellenmesi mümkün olmuş ve sayısal analiz algoritmaları burada ön plana çıkmıştır. 21. yüzyıldan itibaren bilimsel hesaplama yöntemleri mühendislik ve doğa bilimleri ile sınırlı kalmamış ve sosyal bilimler ile işletme gibi alanları da etkilemiştir. Sayısal analizin alt başlıklarına adi diferansiyel denklemlerin yaklaşık çözümleri ve özellikle veri biliminde önem taşıyan sayısal lineer cebir ile optimizasyon örnek gösterilebilir.

Ayrık seçim veya kesikli seçim, ekonomide, işgücü piyasasına girme veya girmeme veya ulaşım yöntemleri arasında seçim gibi, iki veya daha fazla ayrık alternatifler arasındaki seçimleri içeren problemler. Tüketilen her ürünün sürekli bir değişen olduğu varsayılan standart tüketim modellerinden farklı olarak, ayrık seçimlerde alternatiflerin sürekliliği yoktur. Sürekli durumlarda, optimum değerler matematiksel yöntemler kullanılarak hesaplanabilir ve talep miktarı regresyon analizi ile modellenebilir. Diğer taraftan potansiyel sonuçları birbirinden bağımsız olan durumlar için ayrık seçim analizleri kullanılır. Regresyon analizi "ne kadar" sorusuna cevap verirken, ayrık seçim analizleri "hangisi" sorusuna cevap verir. Bununla beraber, ayrık seçim analizleri bazı durumlarda "ne kadar" sorusuna cevap ararken de kullanılabilir; örneğin bir ev sahibinin sahip olmayı seçtiği araba sayısı ve telekomünikasyon servislerini kaç dakika kullanacağı gibi durumları incelerken ayrık seçim modelleri kullanılabilir.

Ki-kare testi veya χ² testi istatistik bilimi içinde bir sıra değişik problemlerde kullanılan bazıları parametrik olmayan sınama ve diğerleri parametrik sınama yöntemidir. Bu çeşit istatistiksel sınamalarda test istatistiği için "örnekleme dağılımı", sıfır hipotez gerçek olursa ki-kare dağılımı gösterir veya sıfır hipotez "asimptotik olarak gerçek" olursa, eğer sıfır hipotez gerçekse ve eğer örnekleme hacmi istenilen kadar yeterli olarak büyük ise bir ki-kare dağılımına çok yakın olarak yaklaşım gösterir.

<span class="mw-page-title-main">Veri analizi</span>

Veri analizi, faydalı bilgiler bulma, sonuçları bilgilendirme ve karar vermeyi destekleme amacı ile verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme işlemidir. Veri analizi, farklı isimler altında çeşitli teknikleri bünyesinde bulunduran, işletme, bilim ve sosyal bilimler gibi farklı alanlarda kullanılan çok çeşitli görünüş ve yaklaşımlara sahiptir. Günümüzün iş dünyasında, veri analizi karar verme işlemlerinin daha bilimsel hale getirilmesine ve işletmelerin daha etkin çalışmalarına yardımcı olmaktadır.

Kantitatif psikoloji veya Nicel psikoloji, insan veya hayvan psikolojik süreçlerinin matematiksel modellemesi, araştırma tasarımı ve metodolojisi ve istatistiksel analizine odaklanan bilimsel bir çalışma alanıdır. İnsan yeteneklerini ölçmek için testler ve diğer cihazları içerir. Kantitatif psikologlar, psikolojik ölçüm teorisi ve tekniği ile ilgili bir alan olan psikometri olanlar da dahil olmak üzere çok çeşitli araştırma yöntemleri geliştirir ve analiz eder.

<span class="mw-page-title-main">Matematiksel istatistik</span> matematiksel yöntemlerin kullanıldığı olası istatistikler

Matematiksel istatistik, istatistiksel veri toplama tekniklerinin aksine, matematiğin bir dalı olan olasılık teorisinin istatistiğe uygulanmasıdır. Bunun için kullanılan özel matematiksel teknikler arasında matematiksel analiz, doğrusal cebir, stokastik analiz, diferansiyel denklemler ve ölçü teorisi bulunur.

<span class="mw-page-title-main">Bayesci istatistik</span>

Bayesci istatistik, Bayesyen istatistik veya Bayesgil istatistik, olasılığın bir olaya olan inancın bir derecesini ifade ettiği Bayesci olasılık yorumuna dayanan istatistik alanındaki bir teoridir. İnanç derecesi, önceki deneylerin sonuçları gibi olay hakkında önceki bilgilere veya olayla ilgili kişisel inançlara dayanabilir. Bu, olasılığı birçok denemeden sonra bir olayın göreceli sıklığının sınırı olarak gören sıklıkçı olasılık yorumlaması gibi bir dizi başka olasılık yorumundan farklıdır.

<span class="mw-page-title-main">Analiz</span> belirli bir türdeki mevcut verilere analitik yöntemler uygulama, karmaşık bir konuyu veya maddeyi daha iyi anlamak için daha küçük parçalara ayırma süreci

Analiz, karmaşık bir konuyu veya maddeyi daha iyi anlamak için daha küçük parçalara ayırma sürecidir. Teknik, matematik ve mantık çalışmalarında Aristoteles'ten önce uygulanmıştır.

İstatistikte, keşifsel veri analizi, genellikle istatistiksel grafikler ve diğer veri görselleştirme yöntemlerini kullanarak temel özelliklerini özetlemek için veri kümelerini analiz etme yaklaşımıdır. İstatistiksel bir model kullanılabilir veya kullanılamaz. Ancak öncelikle EDA, verilerin bize resmi modelleme veya hipotez testi görevinin ötesinde neler söyleyebileceğini görmek için vardır. Keşifsel veri analizi, istatistikçileri verileri keşfetmeye ve muhtemelen yeni veri toplama ve deneylere yol açabilecek hipotezler formüle etmeye teşvik etmek için John Tukey tarafından desteklenmiştir. EDA, model uydurma ve hipotez testi için gereken varsayımları daha dar bir şekilde kontrol etmeye ve eksik değerleri ele almaya ve gerektiğinde değişkenlerin dönüşümlerini yapmaya odaklanan ilk veri analizinden farklıdır. EDA, IDA'yı kapsamaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Sosyal araştırma</span>

Sosyal araştırma, sosyal bilimciler tarafından sistematik bir plan izlenerek yürütülen araştırmalardır. Sosyal araştırma metodolojileri nicel ve nitel olarak sınıflandırılabilir.

Bu, istatistik alanında kayda değer katkılarda bulunmuş veya başarılar elde etmiş kadınların bir listesidir.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.