28 Ocak 1986’da Challenger Uzay Mekiği Cape Canaveral’dan kalktı ve uçuşa 73 saniye kala uzay aracı havaya uçtu. Bu kaza çok derinlemesine analiz edilmiştir ve burada olayın bir analizini yapmak niyetinde değildir. Ancak, Tablo 9.4, mekik programıyla ilgili veriler sunulmadan önce kaza olasılıklarını kalibre etmeye yardımcı olan bazı ilginç gerçekleri listelemektedir.

Uzay Mekiği programı ile ilgili kaza gerçekleri:

Bazı araştırmalar, aracın kalkışta yok olduğu Challenger kazasına benzer bir kazanın 556’da 1 olma olasılığını ortaya koymaktadır.

Tüm görev sırasında bir kazanın meydana gelme olasılığı 265’te 1’dir. Ancak 1970’lerde yapılan bir araştırma, bir Uzay Mekiği’ni kaybetme olasılığını 50’de 1 olarak belirlemiştir.

Challenger’ın 28 Ocak’taki lansmanı 25. Mekik göreviydi. Bu kazadan sonra bir fırlatma aracını kaybetme olasılığı 25 görevde birdi. Kazadan sonra 87 başarılı lansman yapıldı. Bu noktada, bir Uzay Mekiği’ni kaybetme riski 113 fırlatmada bire düştü.

16 Ocak 2003’te Columbia Uzay Mekiği yeniden girişte başarısız oldu. Bir mekik kazası olasılığı daha sonra 113 görevde ikiye yükseldi. Ancak, fırlatma sırasında bir Uzay Mekiği’ni kaybetme olasılığı 113 görevde bir olarak kaldı ve bir Uzay Mekiği’ni yeniden girişte kaybetme olasılığı 113 görevde bir oldu.

Bu yazı itibariyle, 132 Uzay Mekiği uçuşu ve iki başarısızlık meydana geldi. Ancak, bu hikayenin tamamını anlatmaz. Uçuş saatlerinden bir arıza oranı hesaplanabilir, bu muhtemelen sistemin güvenilirliğini tanımlamanın daha iyi bir yoludur. Tablo 9.5, Uzay Mekikleri için uçuş istatistiklerini içerir.

Buna benzer oranlar, pay ve payda geçerli veya mümkün olduğu kadar geçerli olduğu sürece tüm kaza türleri için hesaplanabilir.
Yaralanma ve hastalık oranları genellikle standart formüller (9, 10) kullanılarak hesaplanır. Ancak genel olarak bu oranlar risk değerlendirmeleri için önemli değildir; yararlı oldukları zamanlar vardır. Yaralanma sıklığı oranı birkaç farklı şekilde hesaplanabilir. Tek yol 1 000 000 çalışma saatini temel alır ve aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır.

Hastalık oranları genellikle iki formül kullanılarak hesaplanır (11). İlk oran bir insidans oranıdır. Bir hastalık için insidans oranı, bir popülasyon için yeni vaka sayısıdır. Örnek olarak 10.000 nüfuslu bir kasaba var. Kasabayı bir grip virüsü istila ediyor. Kasabanın sağlık personeli kasabayı izlemeye başlar ve hafta boyunca 150 kişi gribe yakalanır. Birinci hafta boyunca, grip için vaka oranı olur.

Prevalans oranı, bir popülasyondaki aktif hastalık vakalarının sayısıdır. 10.000 kişilik efsanevi kasabamızda, birinci haftada 150 grip vakası ve ikinci haftada 400 grip vakası vardı. Ancak birinci haftada gribe yakalananların 80’i iyileşti. Yani, ikinci haftada 470 aktif grip vakası var. Prevalans oranı formül kullanılarak hesaplanır.

Monte Carlo simülasyonu

Monte Carlo simülasyon teknikleri, başarısızlık oranlarının geliştirilmesine ve güncellenmesine yardımcı olmak için de kullanılır.

türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2019
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2020
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2021
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2020 tüik
2020 yılı iş kazaları
türkiye’deki iş kazaları örnekleri
SGK iş kazası İstatistikleri
ILO iş kazası İstatistikleri 2019 

İnsan Hata Olasılıkları

Bölüm 12, insan hata oranı tahmini (THERP) tekniği ve diğer tekniklerle birlikte insan güvenilirlik analizini ayrıntılı olarak tartışır. Bu bölümde, HEP’lerin ve/veya diğer kaynaklardan oranların nasıl geliştirileceğine ilişkin yöntemler tartışılmaktadır.

Herhangi bir insan davranışı hakkında güvenilir veriler geliştirmek sorunludur çünkü insanlar her zaman bizim onlardan yapmalarını istediğimiz şeyi yapmazlar. Bu nedenle amaç, mümkün olan en güvenilir HES’leri geliştirmektir. Donanım verilerini geliştirmek için kullanılana benzer yöntemler bu verileri geliştirmek için kullanılır.

Bununla birlikte, insanlar 7/24 izlenmeyi sevmezler, bu nedenle insanların yaptığı, ancak kazadan önce keşfedip düzelttiği hataların sayısı kesin olarak belirlenemez. Ayrıca çoğu donanım sistemi belirli ortamlarda çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve ortam değiştirildiğinde sistemin güvenilirliğinde veya ömründe meydana gelen değişiklikleri belirlemek için testler yapılabilir. İnsanlar çok çeşitli ortamlarda çalışırlar ve bir insanın bir dizi çevresel koşula ve stres seviyelerine nasıl tepki verdiği, başka bir insanın nasıl tepki verebileceğinden büyük ölçüde farklılık gösterir.

İlk Amerikalı astronotların, çevresel ve psikolojik stresle ortalama bir insandan çok daha iyi başa çıkabildikleri için doğru şeylere sahip oldukları söylendi (14). Bazı insanlar soğuk koşulları daha iyi idare ederken, bazı insanlar sıcak koşulları daha iyi idare eder. Bazı insanlar gürültülü ortamlarda çalışabilirken, bazı insanlar mümkünse tamamen sessiz ortamlarda çalışmak zorundadır.

Bununla bile, bir insanın nerede hata yapma olasılığının daha yüksek olduğunu bilmek, analistlere sistemdeki iyileştirmeleri yönlendirmek ve sistemi insan hatasına daha az duyarlı hale getirmek için kullanabilecekleri bilgiler sağlar.

HEP’lerin değiştiricileri, performans şekillendirme faktörleri (PSF’ler) olarak adlandırılır. PSF’ler, risk analistlerinin çevresel ve psikolojik stres faktörlerine karşı insan tepkisini hesaba katmasına yardımcı olur.

Yaygın PSF’ler şunları içerir:

• Sıcaklık/soğukluk.
• Gürültü seviyesi.
• Işık (çok fazla veya çok az ve/veya ışığın kalitesi).

• Titreşim.
• Fiziksel ergonomi.
• Tecrübe etmek.
• Eğitim.
• Yönetmek.
• Zaman (görevi gerçekleştirmek için çok fazla veya yetersiz).
• Stres (çok fazla veya çok az).
• Ekipman tasarımı.
• İnsan-makine arayüzü.
• Görevlerin sırası.

Yakın tarihli bir çalışmada, Ostrom ve Wilhelmsen (16) uçak bakım ve denetim görevleri için risk modelleri, HEP’ler ve PSF’ler geliştirmiştir. Bu çalışma, dünya çapındaki havayollarını ve üçüncü taraf onarım istasyonlarını ziyaret etmeyi, uçak bakım ve denetimine ilişkin verileri toplamayı ve bu verilerden bu operasyonların risklerine ilişkin parametreler geliştirmeyi içerir.

HEP geliştirmenin iki yöntemi tartışılmaktadır. Bunlar, HEP geliştirmeye resmi bir yaklaşım olan Delphi yöntemi ve HEP geliştirmeye yönelik daha resmi olmayan bir yaklaşım olan performans verilerinin kullanılmasıdır.

Delphi Yöntemi

Delphi yaklaşımı karar vermede uzun yıllardır kullanılmaktadır. Kullanımı nispeten basit bir tekniktir ancak Delphi oturumlarına katılan panelin bir taahhütünü gerektirir. Teknik, HEP tahminleri ve donanım arıza oranları tahminleri geliştirmek için fikir birliği üzerinde çalışmak üzere bir uzmanlar paneli ve bir kolaylaştırıcı kullanır. Doğası gereği sistematiktir ve satış tahminlerinin geliştirilmesine yardımcı olmak, teknoloji (askeri ve sivil) hakkında spekülasyon yapmak ve hatta ulusal politika oluşturmaya yardımcı olmak için kullanılmıştır.

The post Kaza Verileri – İş Sağlığı ve Güvenliği – İş Sağlığı ve Güvenliği Ödevleri – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma – İSG – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Olasılık teorisi, 1654 civarında Fransız matematikçiler Blaise Pascal ve Pierre de Fermat tarafından geliştirildi. Teori, kumarbazlara rulet, zar, barbut ve kart gibi şans oyunlarında yardımcı olmak için oluşturuldu. Bu bölüm, olasılık kavramlarına yalnızca kısa bir genel bakış sağlar. Derinlemesine bir tartışma için olasılık ve istatistik üzerine bir metne bakın.

Olasılık teorisi, risk değerlendirmesinin ayrılmaz bir parçasıdır. Aslında, el ele giderler. İster kumarhanede, ister borsada kumar oynasın, ister otoyolda kendi hayatıyla kumar oynasın, insanlar başarılı/başarısız bir sonucun olasılığına ilişkin bazı bilgilere veya algılara dayanarak hareket eder.

Çoğu zaman riskler alınır ve başarılı sonuçlar ortaya çıkar ve bunu açıklamanın yaygın yöntemi, kişinin şanslı olduğunu ya da tam tersine, olumsuz bir sonuç ortaya çıkarsa insanlar kendilerinin veya bir başkasının şanssız olduğunu söyleyecektir. Şans, elbette, şans eseri olarak tanımlanır. Çoğunlukla her kültürden herkesin bir miktar şans hissi veya algısı vardır.

Kumarhaneye girenler şanslı olacaklarını umuyorlar. Başarılı bir sonuç istiyorlar. Başarılılarsa şanslıydılar, değilse de iyi karma, kötü şans veya başka bir doğaüstü güç onların şanssız olmasına neden oldu. Bu batıl şans veya şans görüşü, olayları gerçekleşme olasılıklarına göre görmekten farklıdır.

Tüm şans oyunları (şans), önceden tanımlanmış bazı başarı ve başarısızlık olasılıklarına dayanır. Bir kumarhanedeki tüm bahis oyunlarının bir avantajı vardır. Örneğin, Blackjack veya 21 gibi kart oyunları, %0,17 ile %0,44 arasında bir kasa avantajına sahiptir.

Karnaval oyunu olarak adlandırılan “Let it Ride” gibi bir kart oyununun kasa avantajı yaklaşık %3,5’tir. Slot makineleri ve diğer bilgisayar tabanlı kumar cihazları %10’luk bir kasa avantajına sahip olabilir. Bu evin kenarı eyalet yasalarına tabi olabilir.

Zar oyunu barbut, olasılık ve riskin çok temel ilkelerini açıklamanın iyi bir yoludur. Barbut oyununda bir katılımcı iki zar atar. Ona atıcı denir. Kumarhane, her zarın adil olmasını sağlar, yani zar sayılarından herhangi birinin gelme olasılığı eşittir.

Fikri Akdeniz olasılık ve istatistik pdf
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2020
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2019
İş kazalarının sektörlere göre dağılımı
İstatistikte sınıf aralığı hesaplama
Olasılık ve istatistik kitap önerisi
Gözlem sayısı hesaplama
Dünyada en çok iş kazası olan ülkeler sıralaması

Zarfın altı yüzü vardır ve hepimizin bildiği gibi, her biri birden altıya kadar numaralandırılmıştır. Zar doluysa veya bir tarafın gelme olasılığı daha yüksekse, kumarhane dezavantajlı olabilir. Bölüm 8’de (Bayes Güncellemesi), yüklü zarlar hakkında bir tartışma var. Barbut masası, zarlar masaya çarptığında yuvarlanacak şekilde tasarlanmıştır. Bu rastgeleliği sağlar. Rastgelelik kumarhanenin lehine oynuyor. Masa zarların yuvarlanmasına katkıda bulunmadıysa, atıcılar zarları kaydırarak manipüle edebilirler.

Bir oyuncu barbut masasına geldiğinde bahis oynar. Yapılabilecek birçok bahis var. “Açık” olan bir sayı olmadığında oyuncunun masaya doğru yürüdüğünü varsayın. Bu yakında açıklanacaktır.

Oyuncu, geçiş çizgisine 10 dolarlık bir bahis koyar. Bu noktada oyuncu iki olaydan birinin gerçekleşeceğine bahse girer. Ya yedi ya da on bir atılacak ve oyuncuya eşit para (10$) ödenecek ya da atıcı 4, 5, 6, 8, 9 veya 10 atacak. Atıcı bu sayılardan birini atarsa, para alışverişi yapılmaz ve bir puan numarası belirlenir.

Nokta numarası daha sonra “Açık” numarası olur. Atıcı 2, 3 veya 12 atarsa, oyuncu bahsini kaybeder. Bu bir “Çapa”. Atıcı, ister bizim oyuncumuz isterse başka bir oyuncu olsun, zarları atar. 36 sayı kombinasyonunun gelme olasılıkları Tablo 7.1’de gösterilmiştir. Zarlar adilse ve masa, zarın yuvarlanmasını sağlayan bir yüzey sağlıyorsa, bu olasılıklar veya oranlar değiştirilemez.

Oyunun bu noktasındaki olası olayların olasılıklarını göstermektedir. Simülasyon için, ilk atışta altının geldiğini varsayalım. Yukarıda açıklandığı gibi, altı nokta sayısı olur ve “Açık” olduğu söylenir. Altı gelme olasılığı 5/36 veya yaklaşık %14’tür. 7 veya 11 gelme olasılığı yaklaşık %22’dir. 2, 3 veya 12’nin gelme olasılığı yaklaşık %12’dir.

Peki, oyuncunun aldığı risk neydi? 10 dolarlık bahsini riske attı. 10 dolarını kaybetme olasılığı %12’ydi. 10$ kazanma olasılığı yaklaşık %22’ydi. Nötr bir olay olma olasılığı yaklaşık %66 idi. Bu bahsin ötesinde bir risk var mıydı? Hayır, oyuncu bu noktada masadan uzaklaşma kararı verebilir. Ancak oyuncumuz bir kez daha oynamayı tercih ediyor.

Geçiş çizgisinin arkasındaki sayıya yan bahis yapmak, başka bir sayıya bahis yapmak vb. gibi şimdi gerçekleşebilecek birkaç bahis seçeneği vardır. Oyuncumuz basit bahsini geçiş çizgisinde tutar. Şimdi bir altının geleceğine bahse giriyor. Tablo 7.3, oyuncumuzun maruz kaldığı olası olayların olasılıklarını göstermektedir. Bu noktada evin %3 avantajı var. Uzun lafın kısası, bu noktada yedi atılır ve oyuncu 10 dolarını kaybeder.

OLASILIK TEORİSİ

Olasılık, olayın meydana gelme olasılığı olarak tanımlanır. Olasılık, rastgele bir deneyin sonuçlarıyla ilişkili belirsizliği ölçer. Olasılık yerine kullanılan diğer bazı terimler veya kelimeler şans, olasılık, belirsizlik ve oranlardır. Olasılık genellikle, payda, olayların meydana gelebileceği toplam yol sayısını ve pay, gerçekleşmesini umduğunuz şeylerin sayısını temsil eden bir kesir olarak ifade edilir.

Olasılık her zaman 0 ile 1 veya 0 ile %100 arasında bir sayıdır. Sıfır, bir şeyin olamayacağı (imkansız) anlamına gelir ve 1 veya %100, kesinlikle gerçekleşeceği anlamına gelir. Bunu ifade etmenin başka bir yolu 0≤P(A)≤1’dir, burada A olaydır. Bu ifade, olasılığın (3) birinci temel kuralıdır.

Ayrıca, A ve B olmak üzere birbirini dışlayan iki olay için de geçerli olan bir kural vardır, yani iki olay aynı anda gerçekleşemez. Bu durumda bunu P(A veya B) = P(A) + P(B) olarak ifade ederiz. Bazı ders kitapları “ve” ve “veya” kelimeleri için matematiksel semboller kullanır ve ifade P(A U B) = P(A) ∩ P(B) şeklinde görünür.

Bu olasılık kuralları son derece az ve basit olsa da uygulamada inanılmaz derecede güçlüdürler. Olasılığı anlamak için, bir şeyin kaç olası şekilde gerçekleşebileceğini bilmelisiniz. Örneğin, bir yazı tura atarsanız, yazı veya tura olmak üzere iki olası yol vardır.

Madeni paranın bir tura gelme olasılığını hesaplamak istersek, yazının iki olası yoldan biri olduğunu görürüz, bu nedenle olasılık 1/2 veya 0,5’tir. Olasılıklar, ikinci veya sonraki yazı tura atışlarında değişmez. Çünkü olaylar bağımsızdır. Bir olay, önceki veya gelecekteki bir olaya bağlı değildir.

The post Olasılık ve İstatistik Üzerine – İş Sağlığı ve Güvenliği – İş Sağlığı ve Güvenliği Ödevleri – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma – İSG – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).