Gerçek yaşam durumunu gönderisinden tartışılmaya devam ediliyor:
Gerçek Yaşam Durumuna Uygun Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler, Cebirsel Temsil ve Grafik
Durum Seçimi ve Bağımlı-Bağımsız Değişkenler
Seçeceğimiz gerçek yaşam durumu “hava sıcaklığının, güneşli ve bulutlu gün sayılarına göre değişimi” olabilir. Bu durumda:
- Bağımsız değişkenler: Güneşli gün sayısı (G) ve Bulutlu gün sayısı (B).
- Bağımlı değişken: Ortalama hava sıcaklığı (T).
Tablo: Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler
| Güneşli Gün Sayısı (G) | Bulutlu Gün Sayısı (B) | Ortalama Sıcaklık (T °C) |
|---|---|---|
| 5 | 2 | 25 |
| 3 | 4 | 18 |
| 6 | 1 | 28 |
| 7 | 0 | 30 |
| 2 | 5 | 15 |
Fonksiyonun Cebirsel Temsili
Bu formda ortalama sıcaklık, güneşli günlerle doğru, bulutlu günlerle ters orantılı diyebiliriz. Bu yüzden mutlak değer fonksiyonunu kullanabiliriz:
T = m \cdot |G - B| + c
Burada:
- ( m ) ve ( c ) denklemi sınayan sabitlerdir.
- (|G - B|) güneşli ve bulutlu günler arasındaki farkı temsil eder, çünkü sıcaklık genellikle güneşli günlerin artması ve bulutlu günlerin azalması ile artar.
Grafik Çizimi
Çizim için örnek bir grafik oluşturabiliriz. Yatay eksende gün farkı (|G - B|), dikey eksende ortalama sıcaklık (T) yer alır:
Görsel bir grafik çizilemiyor ancak genel hatlarıyla açıklanmıştır.
Tanım ve Değer Aralıkları
- Tanım Aralığı: (|G - B|) değeri 0’dan 7’ye kadardır (en az ve en fazla gün farkını temsil eder).
- Değer Aralığı: (T) için değer aralığı yaklaşık 15°C ile 30°C arasında değişir.
Çalışmanın Sunumu
Bu çalışma, sıcaklık tahmini yapmak veya insanlar için gündelik yaşamda plan yaparken kullanılabilecek pratik bilgiler sağlar. Verilen tablo ve fonksiyonla ortalama sıcaklık tahmininin nasıl yapılabileceğine dair bir model gösterilmiştir.
Sonuç
Bu örnek, hava durumunu etkileyen unsurların matematiksel bir yapı içinde nasıl modelleyebileceğini ve bu modelin nasıl görselleştirilebileceğini göstermektedir.
Bu tür bir analiz, tarım sektöründe veya güncel hava tahmini uygulamaları için kullanılabilir. Çalışmanızda daha fazla veri ve analiz ekleyerek çalışmanızı daha kapsamlı hale getirebilirsiniz.
grafik çiz
Grafik çizimi için verilen fonksiyonu ve tabloyu kullanarak bir görselleştirme yapabiliriz. Öncelikle kimyasal temsili oluşturalım ve ardından bunu grafikle gösterelim.
Grafik İçin Cebirsel Temsil
Önceki formülden devam edersek:
T = m \cdot |G - B| + c
Örnek verileri kullanarak m ve c değerlerini hesaplayabiliriz. Bu basit bir örnek olduğundan, elle hesaplamamız gerekiyor veya yazılımsal bir araç kullanabiliriz.
Örnek Hesaplama ve Grafik Çizimi
Python veya başka bir yazılım kullanarak pratiğe dökebiliriz. İşte basit bir Python kodu örneğiyla grafik çizebiliriz:
import matplotlib.pyplot as plt
# Veriler
G = [5, 3, 6, 7, 2]
B = [2, 4, 1, 0, 5]
T = [25, 18, 28, 30, 15]
# G-B farkı
GB_diff = [abs(G[i] - B[i]) for i in range(len(G))]
# Grafik
plt.plot(GB_diff, T, marker='o')
plt.title("Ortalama Sıcaklık vs Gün Farkı")
plt.xlabel("|Güneşli Gün - Bulutlu Gün|")
plt.ylabel("Ortalama Sıcaklık (°C)")
plt.grid(True)
plt.show()
Grafik Özellikleri:
- X Ekseni: (|G - B|) gün farkı.
- Y Ekseni: Ortalama sıcaklık (T).
- Veri Noktaları: Belirtilen veri çifti noktaları (G, B, T) içindir.
Bu grafik, farklı gün farklarının ortalama sıcaklık üzerindeki etkisini görselleştirecektir. Grafik çıktısını genelde bir Python ortamında veya benzer bir yazılım kullanarak görebilirsiniz.