@cemilemreyavas Son olarak, çalışmanızın metodolojisini ve veri kaynaklarını paylaştığınız için teşekkür ederiz. Bu sayede yöntemdeki hatayı farkedip bu düzeltmeyi sizle paylaşma fırsatımız oldu. İlerideki çalışmalarınızda başarılar dileriz.
@cemilemreyavas Verinizi zaman boyutunda ayırıp ilk yıllarda gerçekleşen depremleri eğitim, son yıllarda gerçekleşenleri test olarak kullanırsak %20 civarı bir başarı oranı görüyoruz. Bunu yukarıda paylaştığımız collab note'da görebilirsiniz.
Ruşen Çakır'ın konukları Onur Altındağ, Aytuğ Şaşmaz ve Deniz Cem Önduygu: CHP hangi partilerden, nasıl oy aldı? - Medyascope https://t.co/MsuUOB1EHd
@denizcemonduygu@aytugs@ronuraltindag
Yazımızın sonunda bazı teknik kararlarımızla ilgili sorulara yanıtlar bulabilir, bu analizin biraz daha geniş bir halini Medyascope’ta okuyabilirsiniz:
https://t.co/RoW1p0fAON
AKP-MHP bloğu büyükşehirlerde ciddi oy kaybetti. Yerel seçimlerden önce 50 ilçede yapılan bir anketten de yola çıkarak, CHP’nin ittifaklardan arınmış şekilde ve yetkin ve karizmatik adaylarla seçime girmesinin AKP-MHP bloğundan oy geçişine katkı sağladığını düşünüyoruz.
14 Kasım 2002’den (22. yasama dönemi) 6 Şubat 2023 Maraş depremlerine kadar Meclise sunulan 169 deprem konulu araştırma önergesinden 15’i kabul edilmiş ve bunların özetlerinde geçen yer isimleri Marmara, İstanbul, Bursa ve İzmir’den ibaret.
Ayrıntılar: https://t.co/XjQCqBJSBC
D'Hondt yöntemi bu kadar gündemdeyken biz de 2015'te hazırladığımız açıklama grafiklerini tekrar paylaşalım dedik. Seçim bölgesinin toplam milletvekili sayısı, partilerin temsil oranlarında farklı yönlerde sıçramalara neden olabilen önemli bir değişken. https://t.co/TnzfGIuuIH
@urbanhobbit@emretoros@NOnurkuru Biraz vakit alabilir ama bulduğumuz ilk fırsatta MCMC’deki “mixing”i ve daha büyük aralıklarla örneklem alarak elde ettiğimiz güven aralıklarını paylaşabiliriz.
@burakkocamis@emretoros@gulfemsaydan Hayır ne yazık ki değil. Veriyi kendi imkanlarımızla halka açık bir kaynaktan elde etmediğimiz için henüz paylaşacabileceğimizden emin değiliz.
@urbanhobbit@NOnurkuru@emretoros Ama “replicable study” bir tıkla her isteyen aynı sonucu alsın diye yorumlanırsa esas amacından sapmış bir şiar olur. Bizim görüşümüz şuna daha yakın:
@urbanhobbit@NOnurkuru@emretoros Replikasyon, araştırmacıları dürüst olmaya iten önemli bir etken. Bu yüzden kodumuzu Github’da paylaştık. Bildiğimiz kadarıyla Tepav’da aynı yöntemlerle kendi çalışmalarını yürütüyor.
@emretoros@urbanhobbit@NOnurkuru MCMC yöntemi katsayıları kestirirken Bayes güven aralıklarını veriyor ama bizim elde ettiğimiz aralıklar gerçekçi olamayacak kadar dar. Sırf model öyle diyor diye olduğumuzdan daha güvenli gözükmemek için bunları rapora eklemedik. Örneklem sıklığını düşürmemiz gerekiyor olabilir.
@emretoros Eğer bizim R çalışma ortamımızda yüklü tüm kütüphaneleri ve versiyonları gösteren bir komut biliyorsanız (olmalı ama biz bilmiyoruz) çalıştırıp gönderebiliriz, işinizi kolaylaştırmalı.
@emretoros Kullandığımız eipack kütüphanesinin de dayandığı coda kütüphanesinde tanımlı bir fonksiyonu bulamamışa benziyor. library('eiPack') ve library('coda') dediğinizde her şey düzgün gözüküyor mu?