Tüm Reklamları Kapat

Koronavirüs (COVID-19) Salgınının İstatistiksel Analizi

Dünya Sağlık Örgütü (WHO) Verileriyle Koronavirüs Salgının İstatistiksel Olarak İncelenmesi

3dk
Koronavirüs (COVID-19) Salgınının İstatistiksel Analizi
Koronavirüs Salgını
Pixabay
Tüm Reklamları Kapat

Bu Makalede Neler Öğreneceksiniz?

AI ile Özet Oluşturabilirsiniz.
  • Koronavirüs, 2020 başında Çin'in Wuhan şehrinde ortaya çıkmış ve kısa sürede tüm dünyaya yayılmıştır.
  • İstatistiksel veriler Çin'de vaka sayısının Şubat ayında hızla arttığını, Mart ayından itibaren ise yavaşlayarak kontrol altına alındığını göstermektedir.
  • Dünya genelinde vakalar artmaya devam etmekte olup, ölüm oranlarında da artış gözlenmekte, bu nedenle bilimsel uyarılar dikkate alınarak önlemler alınmalıdır.

Dünya çapında büyük bir etki yaratan bu virüs, 2020'nin başlarında Çin’in Wuhan şehrinde ortaya çıktı. Çok kısa bir zaman diliminde ise tüm Dünya’ya yayılarak günlük hayatımızı etkileyecek konuma geldi. Bu yazımızda koronavirüs hakkında eldeki resmi verilerle bir tablo çizeceğiz. Dolayısıyla işin biyolojik ve tıp açısından olan kısmına pek değinmeyip, bu işi konunun uzmanlarına bırakacağız.

İstatistik bilimi eldeki verileri kullanıp onları yorumlamamızı sağlayan matematiksel bir bilimdir. Bir sistemin geçmişi hakkında bilgi verirken aynı zamanda bu verileri kullanıp gelecek hakkında da çıkarımlar yapabilmeyi sağlayan oldukça önemli bir uğraş alanıdır.

Tabii ki istatistik bilimi, geleceğe dair kesin ve net ifadeler veremez ama sistemin gelecekteki hali için oldukça önemli ipuçlar barındırır. Yani sonsuz olasılık barındıran bir sistemde, gelecekte olabilecek durumların sayısını azaltabilir ve sistemin nereye doğru gidebileceğini kestirip, olabilmesı daha muhtemel olan olayları daha net görüp,önleminizi almayı kolaylaştırır.

Tüm Reklamları Kapat

O halde Dünya Sağlık Örgütü’nün (WHO) yayımladığı (21 Ocak - 16 Mart 2020 tarihlerini kapsayan) güncel koronavirüs durum raporlarını incelemeye, virüsün ilk görüldüğü yer olan Çin’den başlayalım. Çin için günlere göre resmi olarak Koronavirüs vakası gözüken kişi sayısı şu şekildedir (veriler "Tarih, Toplam vaka" formatında dizilenmiştir):

  • 2020-01-21, 278
  • 2020-01-22, 310
  • 2020-01-23, 574
  • 2020-01-24, 835
  • 2020-01-25, 1297
  • 2020-01-26, 1985
  • 2020-01-27, 2761
  • 2020-01-28, 4537
  • 2020-01-29, 5997
  • 2020-01-30, 7736
  • 2020-01-31, 9720
  • 2020-02-01, 11821
  • 2020-02-02, 14411
  • 2020-02-03, 17238
  • 2020-02-04, 20471
  • 2020-02-05, 24363
  • 2020-02-06, 28060
  • 2020-02-07, 31211
  • 2020-02-08, 34598
  • 2020-02-09, 37251
  • 2020-02-10, 40235
  • 2020-02-11, 42708
  • 2020-02-12, 44730
  • 2020-02-13, 46550
  • 2020-02-14, 48548
  • 2020-02-15, 50054
  • 2020-02-16, 51174
  • 2020-02-17, 70635
  • 2020-02-18, 72528
  • 2020-02-19, 74280
  • 2020-02-20, 74675
  • 2020-02-21, 75569
  • 2020-02-22, 76392
  • 2020-02-23, 77042
  • 2020-02-24, 77262
  • 2020-02-25, 77780
  • 2020-02-26, 78191
  • 2020-02-27, 78630
  • 2020-02-28, 78961
  • 2020-02-29, 79394
  • 2020-03-01, 79968
  • 2020-03-02, 80174
  • 2020-03-03, 80304
  • 2020-03-04, 80422
  • 2020-03-05, 80565
  • 2020-03-06, 80711
  • 2020-03-07, 80813
  • 2020-03-08, 80859
  • 2020-03-09, 80904
  • 2020-03-10, 80924
  • 2020-03-11, 80955
  • 2020-03-12, 80981
  • 2020-03-13, 80991
  • 2020-03-14, 81021
  • 2020-03-15, 81048
  • 2020-03-16, 81077

Şimdi bu sayıları grafiksel olarak incelersek eğer aşağıdaki grafikler elde edilir:

Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (WHO verileri)  Grafik-1
Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (WHO verileri) Grafik-1
Anıl Kocabaldır - MATLAB

Grafik-1’i yorumlarsak virüsün Çin'de görülme oranı Şubat ayında hızla bir yükselişe geçmiş ve Mart ayından itibaren görülme oranı azalıp yavaşlamıştır. Yani ilk görülmeye başlandığı zaman diliminde yavaş, sonra ise giderek hızlanan bir görülme oranına sahip. Tabii virüsün bu davranışı fizik açısından bakıldığında kaotik ve nonlineer bir davranış, dolayısıyla gelecekte nasıl davranır bunu kesin olarak bilemeyiz ama grafiğin son kısmı bize virüsün görülme oranının yavaşladığını gösteriyor.

Bir de bu grafiği logaritmik olarak (yani 10 ve 10’un katları şeklinde ) çizersek eğer şu grafikle karşılaşırız:

Tüm Reklamları Kapat
Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-2
Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-2
Anıl Kocabaldır - MATLAB

Ki bu grafikten Çin’de virüsün kontrol altına alındığını net bir şekilde görebiliriz. Vaka sayısı günümüze yaklaştıkça azalmış ve neredeyse sabit kalmaya başlamış.

Çin için günlere göre toplam vaka sayısını incelediğimize göre bir de toplam ölüm sayısının grafiğine bakacak olursak eğer şu iki grafik karşımıza çıkar:

Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Ölüm Sayısı (WHO Verileri) Grafik-3
Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Ölüm Sayısı (WHO Verileri) Grafik-3
Anıl Kocabaldır - MATLAB
Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Ölüm Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-4
Çin İçin Günlere Karşılık Toplam Ölüm Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-4
Anıl Kocabaldır -MATLAB

Bu iki grafik günlere göre toplam ölüm sayısını veren grafikler olup, başlangıçta ve ilerleme aşamasında yüksek bir sayıya sahipken günümüze yaklaştıkça ölümlerin azaldığını, kontrol altına alındığını görebiliriz.

Peki Dünya’da Durum Ne?

Dünya Sağlık Örgütü’nün 21 Ocak- 16 Mart 2020 tarihli koronavirüs durum raporuna göre tüm Dünya’da, günlere karşılık resmi vaka sayısı şu şekildedir:

  • 2020-01-21 6
  • 2020-01-22 6
  • 2020-01-23 17
  • 2020-01-24 25
  • 2020-01-25 41
  • 2020-01-26 56
  • 2020-01-27 80
  • 2020-01-28 106
  • 2020-01-29 132
  • 2020-01-30 170
  • 2020-01-31 213
  • 2020-02-01 259
  • 2020-02-02 305
  • 2020-02-03 362
  • 2020-02-04 426
  • 2020-02-05 492
  • 2020-02-06 565
  • 2020-02-07 638
  • 2020-02-08 724
  • 2020-02-09 813
  • 2020-02-10 910
  • 2020-02-11 1018
  • 2020-02-12 1115
  • 2020-02-13 1369
  • 2020-02-14 1383
  • 2020-02-15 1526
  • 2020-02-16 1669
  • 2020-02-17 1775
  • 2020-02-18 1873
  • 2020-02-19 2009
  • 2020-02-20 2129
  • 2020-02-21 2247
  • 2020-02-22 2359
  • 2020-02-23 2463
  • 2020-02-24 2618
  • 2020-02-25 2700
  • 2020-02-26 2762
  • 2020-02-27 2804
  • 2020-02-28 2858
  • 2020-02-29 2924
  • 2020-03-01 2977
  • 2020-03-02 3043
  • 2020-03-03 3112
  • 2020-03-04 3198
  • 2020-03-05 3280
  • 2020-03-06 3380
  • 2020-03-07 3486
  • 2020-03-08 3584
  • 2020-03-09 3809
  • 2020-03-10 4012
  • 2020-03-11 4292
  • 2020-03-12 4613
  • 2020-03-13 4956
  • 2020-03-14 5393
  • 2020-03-15 5736
  • 2020-03-16 6603

O halde bu verilerin grafiğine bakarsak eğer şu iki grafik elde edilir:

Dünya İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (WHO Verileri) Grafik-5
Dünya İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (WHO Verileri) Grafik-5
Anıl Kocabaldır - MATLAB
Dünya İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-6
Dünya İçin Günlere Karşılık Toplam Vaka Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-6
Anıl Kocabaldır -MATLAB

Bu iki grafik Dünya’daki durumu gayet iyi özetliyor. Görülen vaka sayısının grafiği hemen hemen Çin’deki gibi bir karakteristiğe sahip. Giderek artıyor ama bizi ilgilendiren kısım şurası olmalı: günümüze yaklaştıkça grafikte hala bir artış var ve bu artış istatistiksel olarak biraz daha devam etme eğilimi gösterecek gibi durmakta.

Peki Dünya’daki günlere karşılık toplam ölüm sayısına bakacak olursak eğer;

Dünya İçin Günlere Göre Toplam Ölüm Sayısı (WHO Verileri) Grafik-7
Dünya İçin Günlere Göre Toplam Ölüm Sayısı (WHO Verileri) Grafik-7
Anıl Kocabaldır - MATLAB
Dünya İçin Günlere Karşılık Toplam Ölüm Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-8
Dünya İçin Günlere Karşılık Toplam Ölüm Sayısı (Logaritmik) (WHO Verileri) Grafik-8
Anıl Kocabaldır - MATLAB

Bu iki grafik de yukarıdaki çıkarımımızı doğrular nitelikte. Tabii ki amacımız bir panik yaratmak değil, sadece her duruma hazırlıklı olup önlem almak. Eğer bilim insanlarının uyarılarına kulak verir, salgınla mücadele için gereken önlemleri alırsak, tarih boyunca her salgını atlattığımız gibi bu salgını da atlatabiliriz.

Rastgele Yazıya Git
12
Alt Başlıklar
MAKALE SONRASI

Bu makale üzerine konuşmaya devam et

Topluluk sohbetine katıl, yorum bırak veya ayrıntılı bir soru sor.

Bilimsel bir hata mı gördün?
Bu Makale Sana Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler!
    Tebrikler!
    16
  • Bilim Budur!
    Bilim Budur!
    4
  • Merak Uyandırıcı!
    Merak Uyandırıcı!
    4
  • Muhteşem!
    Muhteşem!
    2
  • Mmm... Çok sapyoseksüel!
    Mmm... Çok sapyoseksüel!
    1
  • İnanılmaz
    İnanılmaz
    1
  • Umut Verici!
    Umut Verici!
    1
  • Üzücü!
    Üzücü!
    1
  • Güldürdü
    Güldürdü
    0
  • Grrr... *@$#
    Grrr... *@$#
    0
  • İğrenç!
    İğrenç!
    0
  • Korkutucu!
    Korkutucu!
    0
Kaynaklar ve İleri Okuma
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21.10.2026 21:25:09 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: evrimagaci.org/s/8344

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz.

Keşfetmeye Devam Et