[{"_1":2,"_3":-5,"_4":-5},"loaderData",{"_5":6,"_7":8},"actionData","errors","root",{"_349":350,"_351":58,"_352":15,"_353":15,"_354":15,"_355":15,"_356":15,"_357":15,"_358":359},"routes/s.$postId",{"_9":10,"_11":12,"_13":-7,"_14":15,"_16":15,"_17":18},"kind","post_with_profile","postWithProfile",{"_19":20,"_21":22},"referrer","preferIntrinsicAspectRatioForOgImage",false,"enforceRenderedOgImg","defaultOgDescription","ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.","post",{"_41":42,"_43":44,"_45":46,"_47":-5,"_48":-5,"_49":50,"_51":52,"_34":53,"_54":55,"_56":15},"profile",{"_23":24,"_25":24,"_26":27,"_28":-5,"_29":-5,"_30":31,"_32":15,"_33":-5,"_34":-5,"_35":-5,"_36":15,"_37":-5,"_38":-5,"_39":-5,"_40":15},"user_id","anonymous","username","profile_picture_url","https://cdn.openai.com/sora/images/profile_placeholder_v4.png","profile_picture_id","is_default_profile_picture","follower_count",0,"is_following","display_name","permalink","can_cameo","verified","character_count","owner_profile","social_context","follows_you","id","t_6925710bbfb88191a6be2dc482d6ddbd","posted_at",1764061451.748977,"text","Ödev değerlendirmesi ve analiz","og_title","og_description","attachments",[64],"preview_image_url","https://ogimg.chatgpt.com/?postId=t_6925710bbfb88191a6be2dc482d6ddbd","https://chatgpt.com/s/t_6925710bbfb88191a6be2dc482d6ddbd","permissions",{"_57":58,"_59":15,"_60":15,"_61":58,"_62":63},"use_experimental_unfurl","can_read",true,"can_write","can_delete","can_remix","share_setting","public",{"_41":65,"_66":67,"_9":68,"_69":70,"_71":-5},"t_6925710bbfb88191a6be2dc482d6ddbd-attachment-0","tags",[348],"message_slice","messages",[72,73,74,75,76,77,78,79,80],"group_chat_id",{"_41":203,"_82":339,"_84":340,"_86":-5,"_88":341,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":342,"_97":98,"_99":-5},{"_41":195,"_82":314,"_84":315,"_86":-5,"_88":316,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":317,"_97":98,"_99":-5},{"_41":186,"_82":306,"_84":307,"_86":-5,"_88":308,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":309,"_97":98,"_99":-5},{"_41":177,"_82":298,"_84":299,"_86":-5,"_88":300,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":301,"_97":98,"_99":-5},{"_41":168,"_82":281,"_84":282,"_86":-5,"_88":283,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":284,"_97":98,"_99":-5},{"_41":150,"_82":269,"_84":270,"_86":-5,"_88":271,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":272,"_97":98,"_99":-5},{"_41":256,"_82":262,"_84":263,"_86":-5,"_88":264,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":265,"_97":98,"_99":-5},{"_41":250,"_82":251,"_84":252,"_86":-5,"_88":253,"_90":91,"_92":-5,"_93":94,"_95":254,"_97":98,"_99":-5},{"_41":81,"_82":83,"_84":85,"_86":87,"_88":89,"_90":91,"_92":58,"_93":94,"_95":96,"_97":98,"_99":100},"36ca31c1-9f25-4054-8ab3-ccbe86b9d4a4","author",{"_247":248,"_134":-5,"_95":249},"create_time",1764061336.425515,"update_time",1764061411.234354,"content",{"_243":45,"_244":245},"status","finished_successfully","end_turn","weight",1,"metadata",{"_101":102,"_103":58,"_104":105,"_106":107,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":116,"_117":118},"recipient","all","channel","final","finish_details",{"_132":239,"_240":241},"is_complete","citations",[204,205,206,207,208,209],"content_references",[119,120,121,122,123,124],"request_id","8b71fd9b-1662-495e-b756-fd7b6450859e","message_type","next","model_slug","gpt-5-1","default_model_slug","parent_id","5f3fef91-6c50-45e4-ad6e-2867b0248a0e","turn_exchange_id","cb2c021c-f57e-4992-b58e-54d938ec864e",{"_125":196,"_127":197,"_129":198,"_131":-5,"_132":133,"_134":199,"_41":200,"_137":138,"_139":140,"_141":-5,"_142":201,"_144":202,"_146":-5,"_147":-5},{"_125":188,"_127":189,"_129":190,"_131":-5,"_132":133,"_134":191,"_41":192,"_137":138,"_139":140,"_141":-5,"_142":193,"_144":194,"_146":-5,"_147":-5},{"_125":179,"_127":180,"_129":181,"_131":-5,"_132":133,"_134":182,"_41":183,"_137":138,"_139":140,"_141":-5,"_142":184,"_144":185,"_146":-5,"_147":-5},{"_125":170,"_127":171,"_129":172,"_131":-5,"_132":133,"_134":173,"_41":174,"_137":138,"_139":140,"_141":-5,"_142":175,"_144":176,"_146":-5,"_147":-5},{"_125":161,"_127":162,"_129":163,"_131":-5,"_132":133,"_134":164,"_41":165,"_137":138,"_139":140,"_141":-5,"_142":166,"_144":167,"_146":-5,"_147":-5},{"_125":126,"_127":128,"_129":130,"_131":-5,"_132":133,"_134":135,"_41":136,"_137":138,"_139":140,"_141":-5,"_142":143,"_144":145,"_146":-5,"_147":-5},"matched_text","fileciteturn0file5","start_idx",3481,"end_idx",3502,"alt","type","file","name","Mekansal 1.docx","file_000000003de4720eb6206cdc73aca3f5","source","my_files","snippet","","cloud_doc_url","medical_file_reference",{"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},"input_pointer",{"_148":31,"_149":150,"_151":152,"_153":-5,"_154":-5},"fff_metadata","connector_id","message_index","message_id","3dfa7526-ff6c-4df1-b380-88f8b145e585","file_index",5,"line_range_start","line_range_end","authors_display","doi","publication_year","None","journal_name","journal_homepage_url","fileciteturn0file4",2825,2846,"Document 2 1-1.pdf","file_00000000b93871f5b3e0381d6951e504",{"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},{"_148":31,"_149":168,"_151":169,"_153":-5,"_154":-5},"418b5e5f-7e89-4f3b-a940-5a2509cf7b5b",4,"fileciteturn0file3",2252,2273,"HATİCE BAYAR.docx","file_0000000077fc71f5921c915b289725d5",{"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},{"_148":31,"_149":177,"_151":178,"_153":-5,"_154":-5},"2f6d77e5-d8f5-41b4-921b-a6384a3559cc",3,"fileciteturn0file2",1643,1664,"türkiye haritası düzeni b221818028.docx","file_00000000814871f5bbb4c6b75af24f97",{"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},{"_148":31,"_149":186,"_151":187,"_153":-5,"_154":-5},"870482d3-9067-4a22-b196-2a4872e26106",2,"fileciteturn0file1",1030,1051,"mekansalodevi.pdf","file_0000000026d4720eafd1c49c4a0daa2f",{"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},{"_148":31,"_149":195,"_151":94,"_153":-5,"_154":-5},"c1f85433-4912-4587-ab92-b7b456d55692","fileciteturn0file0",319,340,"mekansal ödevi.docx","file_0000000066e471f5ad383bfa58359838",{"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},{"_148":31,"_149":203,"_151":31,"_153":-5,"_154":-5},"920542bc-689d-4268-9c8c-8e8c9baaffc0",{"_210":197,"_211":198,"_212":213,"_95":236},{"_210":189,"_211":190,"_212":213,"_95":233},{"_210":180,"_211":181,"_212":213,"_95":230},{"_210":171,"_211":172,"_212":213,"_95":227},{"_210":162,"_211":163,"_212":213,"_95":224},{"_210":128,"_211":130,"_212":213,"_95":214},"start_ix","end_ix","citation_format_type","berry_file_search",{"_132":133,"_134":135,"_41":136,"_137":138,"_45":140,"_215":216},"extra",{"_217":31,"_218":152,"_219":220,"_221":150,"_222":-5,"_223":-5,"_141":-5,"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},"retrieval_turn","retrieval_file_index","cited_message_idx",17,"cited_message_id","search_result_idx","line_range",{"_132":133,"_134":164,"_41":165,"_137":138,"_45":140,"_215":225},{"_217":31,"_218":169,"_219":226,"_221":168,"_222":-5,"_223":-5,"_141":-5,"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},16,{"_132":133,"_134":173,"_41":174,"_137":138,"_45":140,"_215":228},{"_217":31,"_218":178,"_219":229,"_221":177,"_222":-5,"_223":-5,"_141":-5,"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},15,{"_132":133,"_134":182,"_41":183,"_137":138,"_45":140,"_215":231},{"_217":31,"_218":187,"_219":232,"_221":186,"_222":-5,"_223":-5,"_141":-5,"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},14,{"_132":133,"_134":191,"_41":192,"_137":138,"_45":140,"_215":234},{"_217":31,"_218":94,"_219":235,"_221":195,"_222":-5,"_223":-5,"_141":-5,"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},13,{"_132":133,"_134":199,"_41":200,"_137":138,"_45":140,"_215":237},{"_217":31,"_218":31,"_219":238,"_221":203,"_222":-5,"_223":-5,"_141":-5,"_155":-5,"_156":-5,"_157":158,"_159":-5,"_160":-5},12,"stop","stop_tokens",[242],200002,"content_type","parts",[246],"Aşağıda **yüklediğiniz tüm ödevleri tek tek inceleyip**, **100 üzerinden değerlendirme**, **güçlü yönler**, **eksikler** ve **notlandırmayı** verdim. \nHer ödev için ilgili dosya kaynaklarını da belirttim.\n\n---\n\n# 🟦 **1. Nurmukhammed Toretay – B221818553** \n(GSYİH – konut satışları ilişkisi, Stata + spmap) \nKaynak: fileciteturn0file0\n\n### **Değerlendirme (100 üzerinden): 85**\n### **Güçlü Yönler**\n- Regresyon çıktısı doğru yorumlanmış (F-ist, p-value, R²).\n- Mekânsal harita üretim süreci açık.\n- Shapefile–Stata dönüşümü mantığı doğru verilmiş.\n- Yaptığı işlemleri kendi cümlesiyle açıklamış.\n\n### **Eksikler / Geliştirilmesi gerekenler**\n- Harita görselleri dosyaya eklenmemiş ― sadece anlatım var.\n- Kodlar tam verilmemiş, yalnızca genel tarif yapılmış.\n- Mekânsal hatalar veya merge problemi somut örneklerle gösterilmemiş.\n- Analiz kısmı kısa; sonuçlar tartışma yönünden daha zengin olabilirdi.\n\n---\n\n# 🟦 **2. Iusef Davydov – B221818557** \n(Konut satışları – kişi başı gelir haritaları, hata açıklamaları) \nKaynak: fileciteturn0file1\n\n### **Değerlendirme: 92**\n### **Güçlü Yönler**\n- Haritalar görsel olarak dosyada mevcut (Şekil 1–4).\n- Shapefile hataları, merge hataları, rename sorunları çok açık biçimde aktarılmış.\n- Adım adım açıklama teknik olarak doğru.\n- Regresyon analizi düzgün yorumlanmış.\n\n### **Eksikler**\n- Regresyon çıktısı görüntüsü daha net olabilirdi.\n- Haritalar siyah-beyaz; renkli gösterimle daha okunaklı olabilirdi.\n- Kullandığı kodlar tam bütünlük içinde verilmemiş (parça parça).\n\n---\n\n# 🟦 **3. Züleyha Çekici – B221818028** \n(İşsizlik haritası + eğitim–demografi ilişkisi, R ile analiz) \nKaynak: fileciteturn0file2\n\n### **Değerlendirme: 95**\n### **Güçlü Yönler**\n- Analiz son derece detaylı ve akademik bir dille yazılmış.\n- Hem R kod akışı hem mekânsal harita mantığı çok iyi açıklanmış.\n- Demografik–eğitim regresyonu 0.99 R² gibi değerlerle anlamlı şekilde anlatılmış.\n- Kavramsal tartışma ve sonuç kısmı güçlü.\n- Mekânsal analiz süreci metodolojik olarak tam.\n\n### **Eksikler**\n- Kodlar doğrudan dosyaya eklenmemiş (ama süreç tam açıklanmış).\n- Görseller dosyada yok (bahsedilmiş ama eklenmemiş).\n\n---\n\n# 🟦 **4. Hatice Bayar – B221818029** \n(İşsizlik – istihdam ilişkisi + hata kodları) \nKaynak: fileciteturn0file3\n\n### **Değerlendirme: 80**\n### **Güçlü Yönler**\n- Hata kodları doğru açıklanmış (r602, r198, r109).\n- spmap sürecinin temel adımları aktarılmış.\n- Konu doğru seçilmiş; iki değişkenin mekânsal ilişkisi net.\n\n### **Eksikler**\n- Haritalar eklenmemiş (sadece “Ek-1, Ek-2” yazıyor).\n- Regresyon çıktısı yok; sadece “Ek-3” yazılmış.\n- Teknik detaylar yüzeysel kalmış.\n- Mekânsal eşleştirme, shapefile uyumu gibi konular eksik anlatılmış.\n\n---\n\n# 🟦 **5. Hakan Toğaç – B191818042** \n(Toplu taşıma – hava kirliliği ilişkisi, teorik mekânsal analiz) \nKaynak: fileciteturn0file4\n\n### **Değerlendirme: 88**\n### **Güçlü Yönler**\n- Oldukça kapsamlı literatür özeti (5 çalışma bir arada kullanılmış).\n- Araştırma sorusu net ve mantıklı.\n- Hava kirliliği değişkenleri (PM₁₀, NO₂, SO₂, O₃) doğru açıklanmış.\n- Mekânsal yorumlar güçlü (ova yapısı, istasyon yeri etkisi vb.)\n- Veri sorunları çok iyi tartışılmış.\n\n### **Eksikler**\n- Harita çalışması R/Stata ile fiilen yapılmamış (daha çok teorik anlatım).\n- Regresyon, spmap, shapefile süreci hiç uygulanmamış.\n- Dersin “mekânsal uygulama” boyutu zayıf.\n\n---\n\n# 🟦 **6. Ahmet Kavrut – B201818046** \n(Tarım – okuryazarlık ilişkisi, Stata + spmap + detaylı kod) \nKaynak: fileciteturn0file5\n\n### **Değerlendirme: 97**\n### **Güçlü Yönler**\n- Kodlar tam, düzenli ve profesyonel düzeyde.\n- Hata kodları çok sistematik şekilde listelenmiş.\n- merge – shapefile – spmap süreci tam anlamıyla doğru.\n- Hem değer haritası hem artık haritası üretilmiş: bu çok başarılı.\n- Analiz bölümü kısa ama yeterli (“tarım ile okuryazarlık ilişkisi zayıf”).\n- Teknik seviye en yüksek ödevlerden biri.\n\n### **Eksikler**\n- Harita görselleri dosyada yok; sadece kodlar var.\n- Sonuç kısmı daha uzun yazılabilirdi (bölgesel tartışma vs.)\n\n---\n\n# 🟩 **Genel Sonuç Tablosu**\n\n| Öğrenci | Puan (100) | Kısa Değerlendirme |\n|--------|------------|---------------------|\n| **Ahmet Kavrut** | **97** | En teknik ve tam kodlu ödev |\n| **Züleyha Çekici** | **95** | En kapsamlı teorik + analitik yaklaşım |\n| **Iusef Davydov** | **92** | Haritalar + hatalar + regresyon güçlü |\n| **Hakan Toğaç** | **88** | Teorik analiz çok iyi fakat mekânsal uygulama yok |\n| **Nurmukhammed Toretay** | **85** | Regresyon + anlatım iyi, görseller eksik |\n| **Hatice Bayar** | **80** | İçerik eksik, görsel ve analiz bölümü tamamlanmamış |\n\n---\n\n# İsterseniz:\n✔ Bu sonuçları **Word tablosu** hâline getirebilirim. \n✔ Her bir ödev için **detailed feedback PDF** oluşturabilirim. \n✔ Sınıf için **ortalama – dağılım – histogram** çıkarabilirim. \n\nNasıl devam edelim?","role","assistant",{},"26fd1afd-d3a5-4ea5-92cd-3bbe13fecb2f",{"_247":259,"_134":260,"_95":261},1764061336.8850565,{"_243":45,"_244":257},{"_255":15,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":256,"_117":118},"is_visually_hidden_from_conversation","4fb7e743-05ce-44d3-9634-0e809ff51722",[258],"All the files uploaded by the user have been fully loaded. Searching won't provide additional information.","tool","file_search",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":268},1764061336.8680072,{"_243":45,"_244":266},{"_255":15,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":150,"_117":118},[267],"\nRemember you have access to rendered images of pages from the files, in addition to their parsed text content. Some files may include images, while others may not.\nThese may contain embedded text in images, infographics, complex tables, diagrams, and other visual elements not fully captured in the parsed text.\nYou can directly view these images to read text within images, interpret infographics, understand diagrams and complex tables. When applicable, combine insights from both parsed text and images to provide comprehensive and enriched answers.\n\nWhen responding to the user, actively incorporate information from embedded text, images, tables, diagrams, and other visuals in the files when applicable.\nExplicitly reference them by mentioning their location (e.g., page number) and summarizing their content. For example:\n- \"According to the *chart on page 5*, sales have increased by 20% over ...\"\n- \"The *diagram on page 3* illustrates the workflow, highlighting ...\"\n",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":280},1764061336.8595355,{"_243":276,"_244":277},{"_273":274,"_255":15,"_275":31,"_218":152,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":168,"_117":118},"command","context_stuff","retrieval_turn_number","multimodal_text",[278,279],"Make sure to include fileciteturn0file5 in your response to cite this file. ","Ahmet kavrut \nb201818046\nMekansal ekonometri ödevi \n\nEKO 452 Mekânsal Ekonometri dersi kapsamında yaptığımız ödevde, bir haritanın Stata üzerinde nasıl oluşturulabileceğini kendi çalışmam üzerinden anlattım. Önce elimdeki veriyi Stata’ya import ettim, değişkenlerin isimlerini düzenledim ve sayısal hale getirdim. Daha sonra shapefile dosyasını ‘shp2dta’ komutu ile Stata formatına çevirdim. İl isimleriyle veriyi birleştirdikten sonra ‘spmap’ komutu ile hem değişkenimin düzey haritasını hem de regresyondan elde ettiğim artıkların haritasını oluşturdum. Harita oluşturma sürecinde en çok dikkat ettiğim nokta koordinat dosyası ile database dosyasının uyumlu olmasıydı. Ayrıca merge yaparken bazı il isimleri ufak karakter farklarından dolayı eşleşmedi. Bu hataları tespit edip düzeltince harita sorunsuz şekilde çizildi. Sonuç olarak, veriyi hazırladıktan sonra ‘spmap’ komutu ile harita çizmek oldukça kolay oldu. Derste öğrendiğimiz adımları birebir uygulayarak kendi veri setim için haritaları başarılı şekilde oluşturdum\n\nKarşılaşılan hata kodları ve kısa notlar:\n\n• r(110) – dosya/klasör yolu yanlış veya Stata çalışma dizininde dosya yokken komut çalıştırma • \n\nr(170) – yanlış yazılmış komut ya da beklenmeyen tipte veriyle işlem yapma\n\n • r(111) – değişken bulunamadı; genelde yanlış değişken adı veya kısaltma yüzünden \n\n• r(601) – aranan .dta dosyası bulunamadı; dönüştürme/merge sonrası kaydetmemekten kaynaklandı\n\n • r(602) – dosya biçimi/okuma hatası; import sırasında uyumsuz format \n\n• r(198) – syntax/option hatası; komutu parça parça çalıştırınca oldu\n\n • r(171) – program/komut bulunamadı; SSC kurulumu yapılmadığında görüldü\n\n • r(631) – graph window yok; harita çizmeden export etmeye çalışınca oldu\n\n • r(459) – uyumsuz merge anahtarı veya string karşılaştırma sorunu\n\n\n\n\n\n\n\n\nKullanılan kodlar :\nclear all\nset more off\n\nimport delimited using \"tablo.xls\", delimiter(tab) varnames(1) encoding(ISO-8859-9) clear\n\nrename bölgeadı il\nrename eğitimdurumun~z okuma_yazma\nrename işlenentarıma~r tarim\n\ndestring okuma_yazma tarim, replace ignore(\",\") force\n\nkeep if yıl==2023\n\ngen il_key = lower(il)\nsave \"veri_2023.dta\", replace\n\nreg okuma_yazma tarim\npredict artik, resid\nsave \"veri_2023.dta\", replace\n\nssc install shp2dta, replace\n\nshp2dta using \"gadm41_TUR_1.shp\", database(\"tur_iller_db\") coordinates(\"tur_iller_coord\") genid(_ID) replace\n\nuse \"tur_iller_db.dta\", clear\n\ngen il_key = lower(NAME_1)\n\nmerge 1:1 il_key using \"veri_2023.dta\"\n\ntab _merge\nlist NAME_1 il if _merge!=3\n\ndrop if _merge==2\ndrop _merge\n\nsave \"harita_merge.dta\", replace\n\nssc install spmap, replace\n\nuse \"harita_merge.dta\", clear\n\nspmap okuma_yazma using \"tur_iller_coord.dta\", id(_ID) name(h1, replace)\ngraph export \"harita_okuma_yazma.png\", name(h1) replace\n\nspmap artik using \"tur_iller_coord.dta\", id(_ID) name(h2, replace)\ngraph export \"harita_artik.png\", name(h2) replace\n\n\n\n\n\nBu çalışmadan çıkan sonuç şudur:\nTürkiye’de tarım alanı ile okuma yazma bilmeyen nüfus arasında zayıf bir ilişki vardır. Tarım alanı arttıkça okuma yazma bilmeyen nüfus artma eğilimi gösterse de, tek başına açıklayıcı değildir. Harita sonuçları da bunu desteklemektedir. Bölgesel ve sosyal faktörler eğitim düzeyini belirlemede daha güçlü rol oynamaktadır.",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":297},1764061336.7928302,{"_243":276,"_244":285},{"_273":274,"_255":15,"_275":31,"_218":169,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":177,"_117":118},[286,287,288,289,290,291,292,293,294,295,296],"Make sure to include fileciteturn0file4 in your response to cite this file. ","","DERS ADI: Mekansal Ekonometri ve Veri Hikayeciliği\r\nARAŞTIRMA KONUSU: Toplu Taşıma Kullanımı ile Çevre \r\nKirliliği Arasındaki İlişki\r\nADI SOYADI: Hakan Toğaç\r\nNUMARASI: B191818042","","a) Ulaşımın Çevre Üzerindeki Etkileri\r\nSakarya Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı'nda genellikle \"Ulaşım\" ve \"Çevre\" \r\nkategorileri altında veriler bulunur. İki değişkene dayalı mantıklı bir analiz için şu \r\nönerilebilir: \r\nDeğişken 1: Belirli bir bölgedeki toplu taşıma kullanım sıklığı (Örn: otobüs hatlarının \r\ngünlük yolcu sayısı). \r\nDeğişken 2: Aynı bölgedeki hava kalitesi ölçümleri. \r\nMantıklı Analiz: Toplu taşıma kullanımındaki artışın, aynı bölgedeki bireysel araç \r\nkullanımını azaltarak hava kalitesine (özellikle egzoz gazlarından kaynaklanan \r\nkirleticilere) olan etkisini incelemek.\r\nHipotez: Toplu taşıma kullanımının arttığı zamanlarda/bölgelerde hava kalitesinin \r\ndaha iyi olması beklenebilir.\r\nb) Literatür Değerlendirmesi\r\nUlaşım ve çevre ilişkisine yönelik akademik çalışmalar, özellikle şehirlerde artan taşıt \r\nyoğunluğunun çevresel kaliteyi olumsuz etkilediğini göstermektedir. Birinci çalışma, \r\nmotorlu araç trafiğinin hava kirliliği seviyelerini yükselttiğini ortaya koymaktadır. \r\nİkinci çalışma, toplu taşıma kullanımının karbon emisyonlarını azaltarak çevresel \r\nsürdürülebilirliğe katkı sağladığını belirtmektedir. Üçüncü çalışma, bisiklet yolları ve \r\nyaya altyapısının çevreye duyarlı ulaşım davranışlarını teşvik ettiğini vurgular.\r\nDördüncü çalışma, akıllı ulaşım sistemlerinin trafik sıkışıklığını azaltarak enerji \r\ntüketimini düşürdüğünü bulmuştur. Beşinci çalışma ise elektrikli araçların uzun \r\nvadede karbon ayak izini önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Bu beş çalışma \r\nbirlikte değerlendirildiğinde, ulaşım politikalarının çevresel etkileri şekillendirmede \r\nkritik bir role sahip olduğu görülmektedir.\r\nc) Kaynak ve Referans Gösterme Stili Seçimi\r\nBu çalışmada kaynak gösterme stili olarak APA (American Psychological \r\nAssociation) stili tercih edilmiştir. APA stili, sosyal bilimlerde sık kullanılan ve \r\nkaynakların düzenli bir biçimde gösterilmesini sağlayan bir yöntem olduğu için \r\nseçilmiştir. Google aramasında “ulaşım çevre etkisi, transportation environmental \r\nimpact” gibi anahtar kelimeler kullanılmış ve bu arama sonucunda konuya uygun bir \r\nakademik kaynak sitesi olarak Google Scholar (scholar.google.com) belirlenmiştir. \r\nElde edilen çalışmalar literatür incelemesi bölümünde değerlendirilmiştir.\r\nd) Verilerin Toplanması ve Değişkenlerin Ölçülmesi\r\nBu araştırmada veriler internet ortamındaki açık kaynaklardan elde edilmiştir. \r\nUlaşımın çevresel etkilerini incelemek için “trafik yoğunluğu”, “hava kirliliği (PM2.5 \r\nve CO₂ seviyeleri)” ve “toplu taşıma kullanım oranı” gibi temel değişkenler \r\nkullanılmıştır. Bu veriler, ulaşımın çevre üzerindeki etkisini anlamak amacıyla \r\nseçilmiştir. Trafik yoğunluğu araç sayısı üzerinden, hava kirliliği ise ölçüm \r\nistasyonlarının yayınladığı değerler üzerinden değerlendirilmiştir. Toplu taşıma \r\nkullanımı ise şehir içi ulaşım istatistikleriyle ölçülmüştür. Bu değişkenler, ulaşım–\r\nçevre ilişkisini açık bir şekilde analiz etmeye uygun olduğu için tercih edilmiştir.\r\ne) Bulguların Değerlendirilmesi\r\nToplanan veriler incelendiğinde, trafik yoğunluğunun arttığı bölgelerde hava kirliliği \r\nseviyelerinin belirgin şekilde yükseldiği görülmüştür. Özellikle PM2.5 ve CO₂ \r\ndeğerleri, araç trafiğinin yoğun olduğu saatlerde daha yüksek çıkmıştır. Buna karşılık, \r\ntoplu taşıma kullanım oranının yüksek olduğu bölgelerde hava kirliliği seviyeleri daha \r\ndüşük gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar, ulaşım tercihlerinin çevre üzerinde doğrudan ","","etkili olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular, toplu taşımayı artırmanın ve \r\nbireysel araç kullanımını azaltmanın çevresel sürdürülebilirlik açısından önemli \r\nolduğunu ortaya koymaktadır.\r\nf) Sonuç ve Öneriler\r\nBu çalışma, ulaşımın çevre üzerinde önemli etkileri olduğunu açıkça göstermiştir. \r\nTrafik yoğunluğunun artması hava kirliliği seviyelerini yükseltirken, topl \r\nkullanımının çevresel yükü azalttığı görülmüştür. Sonuç olarak, şehirlerde çevresel \r\nsürdürülebilirliği güçlendirmek için bireysel araç kullanımının azaltılması, toplu \r\ntaşıma ağlarının geliştirilmesi ve bisiklet–yaya yollarının artırılması önerilmektedir. \r\nAyrıca, elektrikli araçların yaygınlaştırılması ve akıllı ulaşım sistemlerinin \r\nkullanılması da uzun vadede çevresel etkileri azaltacaktır. Bu öneriler, ulaşım–çevre \r\nilişkisinin daha sürdürülebilir bir yapıya kavuşmasına katkı sağlayacaktır.","","A) “Bir Harita Nasıl Yapılabilir?”\r\nBir haritanın oluşturulabilmesi için öncelikle mekânsal veri yapısının doğru biçimde \r\nhazırlanması gerekir. Mekânsal analizlerde en sık kullanılan formatlardan biri “shapefile” \r\ndosyalarıdır. Bu dosyalar, belirli bir coğrafi alanın (örneğin il, ilçe veya mahalle sınırlarının) \r\nkoordinat bilgilerini içerir. Harita yapımının ilk adımı, çalışmada kullanılacak bölgeye ait bu \r\nsınır dosyalarının temin edilmesidir.\r\nİkinci aşamada, harita üzerinde gösterilecek istatistiksel veriler hazırlanır. Bu veriler, \r\ngenellikle tablo formatında olup her bölgeye karşılık gelen bir değişken değeri içerir. Veriler \r\nmekânsal sınır dosyasında yer alan birimlerle (örneğin il kodu veya ilçe kodu) eşleştirilir. Bu \r\neşleştirme, harita üzerinde hangi bölgenin hangi değeri temsil ettiğini belirleyen temel \r\nadımdır.\r\nSon aşamada, mekânsal sınırlar ile istatistiksel veriler aynı çalışma ortamında birleştirilerek \r\ngörselleştirme yapılır. Kullanılan yazılım, sınır dosyasını temel alarak bölgeleri çizer ve ilgili \r\ndeğişkenin değerine göre alanları renklendirir, kategorize eder veya sınıflandırır. Bu işlem \r\nsonucunda değişkenin mekânsal dağılımı okunabilir hâle gelir ve bölgesel farklılıklar harita \r\nüzerinde açık şekilde ortaya çıkar.\r\nBu süreç, ekonomik, çevresel veya sosyal göstergelerin mekânsal analizini mümkün kılarak \r\nçalışmanın yorumlanabilirliğini artırır. Harita oluşturma, mekânsal ekonometrinin temel \r\naraçlarından biri olarak, verilerin bölgesel bağlamda değerlendirilmesine imkân sağlar.\r\nB) Sakarya Toplu Taşıma ve Hava Kirliliği İlişkisinin İncelenmesinde Başlıca \r\nKarşılaştığım Sorunlar\r\nAraştırma sürecinde, veri toplama ve analiz aşamalarında çeşitli metodolojik ve teknik \r\ngüçlüklerle karşılaştım. Bu güçlükler, çalışmanın kapsamını ve yorumlama süreçlerini \r\ndoğrudan etkilediği için dikkatle ele alınmıştır.\r\n1. Veri Kaynaklı Sorunlar\r\n• Eksik ve güncel olmayan veriler: Sakarya’daki hava kalitesi ölçüm istasyonlarının \r\nbazı dönemlerde veri üretmemesi ve toplu taşıma güzergâhlarının sık değişmesi, veri \r\nsetini tutarsız hâle getirdi. Bu durum, belirli yıllar arasında sağlıklı karşılaştırmalar \r\nyapmayı zorlaştırdı.\r\n• Sınırlı istasyon sayısı: İstasyonların konumları şehrin tümünü temsil etmediğinden, \r\nözellikle sanayi bölgelerine yakın noktalarda yapılan ölçümler genel hava kirliliği \r\ndüzeyini olduğundan yüksek gösterme potansiyeline sahipti.\r\n• Parametre çeşitliliği: PM₂.₅, PM₁₀, NO₂, SO₂ ve O₃ gibi çoklu kirleticilerin farklı \r\netkiler göstermesi nedeniyle tek bir parametre üzerinden değerlendirme yapmak \r\nmümkün olmadı.","","2. Analiz Sürecinde Yaşanan Sorunlar\r\n• Isı haritalarının sınırlılıkları: Heatmap analizlerinde renk yoğunluğu gerçek ölçüm \r\nyoğunluğunu değil, interpolasyon tahminlerini yansıttığı için özellikle veri \r\nboşluklarının olduğu bölgelerde harita yorumları belirsizlik taşıdı.\r\n• Toplu taşımayı temsil eden değişkenlerin yetersizliği: Başlangıçta yalnızca hat \r\nvarlığına göre değerlendirme yapmak yeterli olmadı. Sefer sıklığı, hat kapasitesi ve \r\nyolcu yoğunluğu gibi ek değişkenlere ihtiyaç duyuldu.\r\n• Trafik etkisinin baskınlığı: D-100, TEM bağlantıları ve sanayi akslarındaki araç \r\nyoğunluğu, hava kirliliğini toplu taşımadan daha güçlü etkilediği için ilişkileri izole \r\netmek güçleşti.\r\n3. İstatistiksel ve Mantıksal Sorunlar\r\n• Nedensellik kurma güçlüğü: Toplu taşıma yoğunluğu ile kirlilik düzeyleri arasında \r\nkorelasyon saptansa bile bunun doğrudan nedenselliğe işaret etmediği; sanayi \r\nfaaliyetleri, coğrafi yapı ve trafik akışı gibi dış etkenlerin baskın rol oynadığı görüldü.\r\n• Mevsimsel değişkenlik: Kış aylarında ısınma kaynaklı emisyonların artması ve \r\ninversiyon etkisinin PM₂.₅ seviyelerini yükseltmesi nedeniyle mevsimsel farklar \r\ndikkate alınmadığında sonuçlar anlamını yitiriyordu.\r\n4. Yorumlama Aşamasında Karşılaşılan Zorluklar\r\n• Demografik dalgalanmalar: Öğrenci nüfusu, yazlık nüfus hareketliliği ve dini/tatil \r\ndönemleri toplu taşıma kullanımını önemli ölçüde değiştirdiğinden, bu dönemsel \r\ndeğişiklikleri kontrol etmek zorunlu hâle geldi.\r\n• Coğrafi koşulların etkisi: Sakarya’nın ova yapısı, nem oranı ve rüzgâr dolaşımı \r\nkirletici dağılımını belirgin şekilde etkilediğinden, coğrafi faktörlerin hesaba \r\nkatılmaması yorumlama hatalarına yol açabiliyordu.",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":305},1764061336.716532,{"_243":276,"_244":302},{"_273":274,"_255":15,"_275":31,"_218":178,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":186,"_117":118},[303,304],"Make sure to include fileciteturn0file3 in your response to cite this file. ","HATİCE BAYAR B221818029\n\nİŞSİZLİK- İSTİHDAM ARASINDAKİ İLİŞKİ\n\n\n\nEk-1: İşsizlik Haritası \n\n\n\n Ek-2:İstihdam Haritası \n\n\n\n Ek-3: İşsizlik-İstihdam regresyon analizi \n\n\n\n\n\n\n\nCevap: Stata’da harita yapmak için genellikle shapefile (coğrafi veri dosyası) ve spmap komutu kullanılır.\n\nHarita çizmek için spmap paketini yükleme “ssc install spmap” komutu \n\nElimde bir shapefile (.shp) varsa önce Stata’ya aktarmam gerekir” shp2dta using \"harita.shp\"\n\nVeriyi Stata’ya yükleme use veri, clear\n\nHaritada göstermek istediğin değişkeni seç. Haritayı oluştur “spmap nufus using koord, id(id)”\n\nArdından isteğe göre renklendirme yapılabilir.\n\nÖzetle Hatalarım:\n\nr(602) → Dosya zaten vardı → sildik/üzerine yazdık.\n\nr(198) – option type() → Komuttaki geçersiz opsiyonu kaldırdık.\n\nr(198) – invalid basemap → mert.dta’yı doğru şekilde yeniden ürettik.\n\nr(109) → Değişkenler string’ti → destring ile numeric yaptık, spmap ve regresyon çalıştı.",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":313},1764061336.6804476,{"_243":276,"_244":310},{"_273":274,"_255":15,"_275":31,"_218":187,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":195,"_117":118},[311,312],"Make sure to include fileciteturn0file2 in your response to cite this file. ","EKO 452– Mekânsal Ekonometri \n\nVize (Ara Dönem) Sınavı \n\nİsim: ZÜLEYHA ÇEKİCİ Numara: B221818028\n\nSoruları kısaca cevaplayınız (Notlar: 1. Toplam 100 Puan, 2. Süre 2 gün, 3. İsim ve numaranızı yazmayı unutmayınız. \n\nSorular \n\n \n\n1. Ders içerisinde yaptığınız/yapacağınız ödevi dikkate alarak, \n\n“bir harita nasıl yapılabilir?” sorusunu cevaplayınız ve gösteriniz. Bu soruyu cevaplarken ChatGPT’den de yardım alınız. \n\n Bu çalışmanın ilk aşamasında Türkiye’de 2023 yılı için il düzeyinde işsizlik oranlarının mekânsal dağılımı incelenmiş ve bu amaçla bir choropleth (renk yoğunluk) haritası oluşturulmuştur. Haritanın hazırlanmasında TÜİK’in “İl Düzeyinde Temel İşgücü Göstergeleri” veri seti kullanılmış, veriler R programında okunarak Türkiye’nin il sınırlarını içeren GADM shapefile dosyası ile birleştirilmiştir. Böylece her il için işsizlik oranı coğrafi koordinatlar üzerinde gösterilebilir hale getirilmiş ve analiz için görsel bir temel oluşturulmuştur.\n\nHaritanın hazırlanma sürecinde öncelikle ham veri temizliği yapılmış, tablo formatında yer alan işsizlik değerleri sayısal tipe dönüştürülmüş ve Türkiye geneli (TR) gibi toplulaştırılmış satırlar ayıklanmıştır. Ardından veri setindeki il adları, shapefile ile uyumlu hale getirilmek amacıyla büyük harf formatına dönüştürülmüştür. Bu eşleştirme işlemi yapıldıktan sonra veri setleri bir araya getirilmiş ve her ilin sınır geometrisi ile işsizlik oranı eşleşmiştir. Son aşamada ggplot2 paketi kullanılarak renk yoğunluk haritası üretilmiştir.\n\nOluşturulan harita, işsizlik oranlarının Türkiye genelinde homojen bir şekilde dağılmadığını, aksine belirli bölgelerde yoğunlaştığını açık biçimde göstermektedir. Özellikle bazı illerin işsizlik oranlarının ülke ortalamasının oldukça üzerinde seyrettiği, buna karşılık bazı illerde işsizliğin görece daha düşük düzeyde olduğu görülmektedir. Renk skalası düşükten yükseğe doğru gradyan şeklinde ilerlemekle birlikte, yoğun renk değişimleri bölgesel farklılıkların net bir şekilde ortaya çıkmasına olanak sağlamaktadır. Bu tür bir görsel gösterim, yalnızca rakamsal tabloların sunamayacağı bir mekânsal farkındalık kazandırması açısından önemlidir.\n\nHaritanın sunduğu bulgular, bölgesel işgücü piyasalarındaki yapısal farklılıkların altını çizmektedir. Ekonomik yapısı daha çeşitlenmiş, sanayi ve hizmet sektörü güçlü olan illerde işsizlik oranlarının nispeten daha düşük olduğu; buna karşın ekonomik faaliyetlerin sınırlı olduğu ya da göç veren illerde işsizliğin daha yüksek seviyelerde seyrettiği gözlemlenmektedir. Özellikle işgücüne katılımın yüksek olduğu büyük şehirlerde işsizlik oranlarının belli seviyelerde seyretmesi, nüfus hareketliliği ve istihdam yaratma kapasitesinin sınırlı olması gibi faktörlerle ilişkilendirilebilir.\n\nBu analiz, il düzeyindeki işgücü göstergelerinin bölgesel planlama, yatırım kararları, istihdam politikaları ve sosyal gelişmişlik analizleri açısından ne kadar önemli olduğunu bir kez daha ortaya koymaktadır. Harita, politika yapıcılar açısından hangi bölgelerin daha fazla istihdam desteğine ihtiyaç duyduğunu, araştırmacılar açısından ise işsizlik dinamiklerinin coğrafi dağılımını anlamaya yönelik güçlü bir görsel araç sunmaktadır.\n\nSonuç olarak, bu bölümde oluşturulan choropleth haritası, Türkiye’de 2023 yılı il bazında işsizlik oranlarının mekânsal görünümünü başarılı bir şekilde yansıtmış; veri temizliği, coğrafi eşleştirme ve görselleştirme aşamalarıyla birlikte araştırmanın temelini oluşturan bölgesel işgücü analizine önemli bir katkı sağlamıştır.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n Bkz. ChatGPT - Stata haritalandırma örneği \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nÖdevinizi yaparken yaşadığınız hatalar, kullandığınız kodları v.b. vererek detaylı tartışınız (Not: Bilgisayar, el yazısı, fotoğraf, program çıktısı, ödeviniz gibi cevaplarınızın/dosyalarınızın bütünü yüklemeyi unutmayınız.) \n\n \n\n Çalışmanın ikinci aşamasında, Türkiye’de il düzeyinde eğitim düzeyi göstergeleri ile nüfusun demografik yapısı arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu kapsamda TÜİK tarafından yayımlanan “İllere Göre Bitirilen Eğitim Durumu” veri seti kullanılarak yükseköğretim mezunu oranı ile erkek nüfus oranı arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Analiz sürecinde veri R programında işlenmiş, gerekli temizlik işlemleri yapılmış, değişkenler sayısal formata dönüştürülmüş ve ardından iki değişken arasında doğrusal regresyon modeli kurulmuştur. Ayrıca ilişkinin görsel olarak anlaşılması amacıyla bir saçılım grafiği (scatter plot) ve regresyon doğrusu da üretilmiştir.\n\nVeri hazırlama aşamasında öncelikle eğitim tablosundaki karakter formatındaki değerler sayısal forma dönüştürülmüş, eksik gözlemler temizlenmiş ve yalnızca analiz için gerekli üç değişken seçilmiştir: il adı, yükseköğretim mezunu toplam oranı ve toplam erkek oranı. Bu işlem, modelin yalnızca anlamlı ve uyumlu değişkenlerle çalışmasını sağlayarak sonuçların doğruluk payını artırmıştır.\n\nElde edilen saçılım grafiği, yükseköğretim mezunlarının yüzdesi arttıkça erkek nüfus oranının da paralel şekilde arttığını göstermektedir. Bu ilişkiyi doğrulamak için kurulan regresyon modeli de oldukça güçlü bir doğrusal ilişkiyi desteklemiştir. Model çıktısında yükseköğretim oranının katsayısı pozitif ve yüksek düzeyde anlamlı bulunmuş (p < 0.001), bu da eğitim düzeyi arttıkça erkek oranının da artma eğiliminde olduğunu göstermektedir. Regresyon modelinin R-kare değeri 0.99 olarak hesaplanmış olup, bağımlı değişkendeki değişimin neredeyse tamamının yükseköğretim oranı tarafından açıklandığını ortaya koymaktadır. Bu kadar yüksek bir açıklayıcılık düzeyi, modelin tutarlılığını ve değişkenler arasındaki ilişkiyi güçlü biçimde kanıtlamaktadır.\n\n\n\nBu bulgu, Türkiye’de eğitim düzeyinin cinsiyete göre dağılımında belirgin farklılıklar olduğunu göstermektedir. Erkeklerin yükseköğretime erişimi ve mezuniyet oranları, birçok ilde kadınlara kıyasla daha yüksek seviyededir. Toplumsal cinsiyet rolleri, bölgesel sosyoekonomik gelişmişlik düzeyi, eğitim yatırımları, üniversite sayısı ve işgücü piyasasının beklentileri gibi faktörler bu farklılıkların oluşmasında etkili olmaktadır. Özellikle ekonomik olarak daha gelişmiş illerde hem yükseköğretim mezuniyeti hem de erkek nüfus oranı daha yüksek çıkma eğilimindedir. Bu durum, bölgesel kalkınmanın demografik ve eğitimsel yapıyla doğrudan bağlantılı olduğunu göstermektedir.\n\n\n\n\n\n\n\nAyrıca bazı illerin genel eğilimden saparak regresyon doğrusunun üzerinde veya altında konumlandığı görülmektedir. Bu sapmalar, ilgili illerdeki özel demografik yapı, göç hareketlilikleri, yükseköğretim kurumlarının sayısı veya işgücü piyasasının talebi gibi faktörlerle açıklanabilir. Bu nedenle analiz, yalnızca genel bir eğilim sunmakla kalmamakta, aynı zamanda iller arası yapısal farklılıkların incelenmesine de zemin hazırlamaktadır.\n\nSonuç olarak bu bölümde yapılan analiz, yükseköğretim mezuniyetinin Türkiye’de demografik yapı ile nasıl bir ilişki içinde olduğunu açıkça ortaya koymuş; veri analizi, regresyon modeli ve görsel sunum ile desteklenen bulgular, bölgesel düzeyde eğitim imkanları, toplumsal cinsiyet eşitsizlikleri ve demografik eğilimler hakkında önemli çıkarımlar yapılmasına olanak tanımıştır. Bu kapsamda elde edilen sonuçlar, gelecekte eğitim politikalarının tasarlanması, cinsiyet eşitliği çalışmalarının planlanması ve bölgesel kalkınma amaçlı stratejilerin belirlenmesi açısından yol gösterici niteliktedir.\n\n\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n Başarılar ☺ \n\nAvni Önder Hanedar",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":338},1764061336.6506488,{"_243":276,"_244":318},{"_273":274,"_255":15,"_275":31,"_218":94,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":203,"_117":118},[319,320,321,322,323,324,325,326,327],"Make sure to include fileciteturn0file1 in your response to cite this file. ",""," EKO 452– Mekânsal Ekonometri Vize (Ara Dönem) Sınavı\r\n İsim: IUSEF DAVYDOV, Numara: B221818557\r\n1a) Ödevimi yaparken Türkiye illerine ait sayısal verileri TÜİK’ten aldım. Bu veriler \r\narasında kişi başı yurtiçi hasıla (kisi_basi) ve konut satışları (konut_satislari) \r\nvardı. Türkiye illerinin sınırlarını göstermek için GADM shapefile’ını \r\n(gadm41_TUR_1.shp) kullandım. Shapefile’ı Stata’ya aktararak, illerin koordinat \r\nbilgilerini ve poligon yapılarını gadm41_TUR_1_shp.dta ve gadm41_TUR_1.dta olarak \r\nelde ettim.\r\nElimdeki verileri Stata Data Editor’de açtım, eksik veya hatalı veri olmadığını kontrol \r\nettim ve değişkenleri daha anlaşılır hale getirmek için var15 ve var16 değişkenlerini \r\nsırasıyla konut_satislari ve kisi_basi olarak yeniden adlandırdım.\r\nHarita çiziminde spmap komutunu kullandım. Her iki değişken için ayrı ayrı haritalar \r\noluşturdum. İlk olarak kisi_basi değişkenine göre Türkiye illerinin kişi başı yurtiçi \r\nhasılayı gösteren haritayı çizdim (Şekil 1). Ardından konut_satislari değişkenine \r\ngöre iller bazında konut satışlarını çizdim (Şekil 2). Haritalar siyah-beyaz çıktı verdi; iller \r\npoligonlarla temsil edildi ve veri değerleri poligonlar üzerinden görselleştirildi.\r\nŞekil 1. Kişi başi yürtiçi hasııla.\r\nŞekil 2. Konut satılşları.","",{"_243":328,"_329":330,"_331":332,"_333":334,"_335":336,"_337":-5,"_95":-5},"","1b)Ödev sürecinde birkaç hata ile karşılaştım ve bunları çözmek için gerekli adımları \r\nuyguladım.\r\nİlk olarak, shapefile ile çalışırken yanlış dosya kullanımı nedeniyle “file not found” \r\nhatası aldım. Başlangıçta gadm41_TUR_0.shp dosyasını kullanmaya çalıştım ancak \r\ndosya bulunamadı. Bu hatayı, doğru shapefile olan gadm41_TUR_1.shp kullanarak \r\nçözdüm.\r\nDaha sonra spmap komutunu kullanırken bazı dosyaların geçerli basemap olmadığını \r\nbelirten hatalarla karşılaştım. Örneğin spmap using mert.dta, id(id) komutu çalışmadı \r\nçünkü mert.dta harita koordinatlarını içermiyordu. Bunun çözümü olarak harita \r\nçiziminde gadm41_TUR_1_shp.dta dosyasını kullandım.\r\nVariable (değişken) bulunamadı hataları da aldım. Başlangıçta kisi_basi veya konutsatis \r\ndeğişkenleri henüz adlandırılmamıştı ve spmap komutu çalışmadı. Bu durumu, Data \r\nEditor’de verileri yapıştırıp değişkenleri uygun şekilde yeniden adlandırarak çözdüm:\r\nrename var15 konut_satislari\r\nrename var16 kisi_basi\r\nRename sırasında ayrıca boşluk kullanımı nedeniyle syntax hatası da aldım:\r\nrename var16 konut satis\r\nBu hatayı, değişken adını tek kelime olacak şekilde düzelterek çözdüm:\r\nrename var16 konutsatis\r\nSon olarak, merge işlemi sırasında NAME_1 not found hatası aldım. Bunun nedeni, veri \r\nsetindeki değişken isimlerinin shapefile ile tam eşleşmemesiydi. Bu durumda merge \r\nişlemini kullanmak yerine, verileri doğrudan Data Editor’e yapıştırarak harita çizimini \r\ngerçekleştirdim.\r\nBu hatalar sürecinde öğrendiğim en önemli nokta, Stata’da shapefile ve veri setlerini \r\neşleştirirken değişken adlarının ve veri yapısının doğru olması gerektiğidir. Tüm hataları \r\nçözerek, kişi başı yurtiçi hacim ve konut satışları değişkenlerini iller bazında doğru \r\nşekilde siyah-beyaz haritalar halinde görselleştirebildim.\r\nŞekil 3. Stata görselleri.","","Model istatistiksel olarak anlamlıdır; F-istatistiği 31.67 ve Prob > F = 0.0000 ile %1 \r\nanlamlılık düzeyinde anlamlıdır (Şekil 4). Modelin açıklama gücü (R²) %16.5’tir; bu, \r\nkonut satışlarının GSYİH’daki değişimin yaklaşık %16’sını açıkladığını gösterir. Tek \r\ndeğişkenli bir model için bu oran normaldir ve GSYİH’yı etkileyen diğer makro \r\ndeğişkenler göz önünde bulundurulduğunda düşük açıklama gücü beklenir. Sonuç \r\nolarak, konut satışları GSYİH üzerinde anlamlı bir etkiye sahiptir, ancak tek başına \r\nyüksek açıklama gücü sağlamaz.\r\nŞekil 4. Model regresyonu.","image_asset_pointer","asset_pointer","https://chatgpt.com/backend-api/estuary/public_content/enc/eyJpZCI6InRfNjkyNTcxMGJiZmI4ODE5MWE2YmUyZGM0ODJkNmRkYmQ6ZTQ0OGY4MzliNmNiOWVkI2ZpbGVfMDAwMDAwMDAyNmQ0NzIwZWFmZDFjNDljNGEwZGFhMmYjcF8wLmpwZyIsInRzIjoiMjA1NzciLCJwIjoicHlpIiwiY2lkIjoiMSIsInNpZyI6IjZiNjRjYzkwOTljOWUwYjc2ODRiZmRiNGZlZDRkNWFjYzc1NmIzOWFkZmUyMjM2NjRmYjY4NGM1MDg1MWE0OWEiLCJ2IjoiMCIsImdpem1vX2lkIjpudWxsLCJjcyI6bnVsbCwiY2RuIjpudWxsLCJmbiI6bnVsbCwiY2QiOm51bGwsImNwIjpudWxsLCJtYSI6bnVsbH0=","size_bytes",122322,"width",512,"height",1024,"fovea",{},{"_247":259,"_134":260,"_95":347},1764061335.3884773,{"_243":276,"_244":344},{"_273":274,"_255":15,"_275":31,"_218":31,"_108":109,"_110":111,"_112":113,"_114":113,"_115":343,"_117":118},"0e37749c-6543-48bb-8424-9d328deb02ca",[345,346],"Make sure to include fileciteturn0file0 in your response to cite this file. ","Nurmukhammed Toretay B221818553 \n\n\n\nMekansal ekonometri ödevi.\n\n\n\nGayri Safi Yurtiçi Hasıla ve Konut satışları arasında nasıl ve ne kadar ilişki olduğunu araştırdım.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nRegrssyon yorumu: \n\nModel istatistiksel olarak anlamlıdır çünkü F-ist(1,160)=31.67’dir.\n\nProb>F=0.0000, %1 düzeyinde anlamlıdır,modelin tümü anlamlıdır.\n\nAçıklama gücü %16.5’tir bu şu anlama gelir:Konut fiyatları GSYIH’deki değişimin yaklaşık %16’sını açıklıyor.Düşük kabul edilir ama tek değişkenli modellerde bu oran normaldir.\n\n\n\n\n\n\nKonut satışları:\n\n\n\nKişi Başına Gayri Safi yurtiçi Hasıla Tl cinsinden:\n\n\n\nBu durum genel olarak bize şunu söyler:Konut fiyatları GSYIH’yı açıklıyor ancak tek başına yüksek açıklama gücü yok.Çünkü GSYIH’yı etkileyen çok daha fazla makro değişken vardır.\n\n\n\nKullandığım command’lar sonraki sayfada’dır\n\n\n\n\n \n\nAçıklama:\nÖnce elimdeki Excel tablosunu Stata’ya içe aktardım ve verileri düzenledim. Ardından Türkiye’nin il düzeyindeki sınırlarını içeren shapefile dosyasını kullanabilmek için gerekli paketleri yükledim. Shapefile’ı Stata’nın kullanabileceği forma dönüştürdüm ve ortaya çıkan veri setlerini açıp inceledim. Harita verisini görüntüledikten sonra, kendi verimle birleştirmek için bazı değişkenleri temizledim, gereksiz olanları sildim ve isimlendirmeleri düzenledim. Veri setindeki gözlemleri de harita yapısıyla uyumlu hâle gelecek şekilde ayarladım. Daha sonra shapefile’ı yeniden Stata formatına dönüştürerek güncel bir mekânsal veri yapısı oluşturdum. Son aşamada da hem GSYH değişkenini hem de konut değişkenini Türkiye haritası üzerinde görselleştirdim. Böylece verileri mekânsal olarak karşılaştırabileceğim tematik haritaları oluşturmuş oldum.",{},"image","dd",{"_360":361,"_362":363},"disablePrefetch","shouldPrefetchAccount","shouldPrefetchUser","shouldPrefetchSystemHints","promoteCss","disableSSR","stripModulepreloadImports","statsigGateEvaluationsPromise",["P",359],"traceId","6953569688379499202","traceTime",1777871398215]

Chat history

Ödev değerlendirmesi ve analiz