Dergiler / İstatistik ve Uygulamalı Bilimler Dergisi / 2026 / Sayı: 13

Nüfus artışının tahminlenmesi: Yeni bir bakış açısı

Estimating Population Growth: A Novel Perspective

Galip Oturanç(KARAMANOGLU MEHMETBEY UNIVERSITY, KAMİL ÖZDAĞ FACULTY OF SCIENCE)0000-0003-3809-9694
Fatih Yılmaz(T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI)0000-0001-7852-6756
Merve Özaslan(KARAMANOGLU MEHMETBEY UNIVERSITY, KAMİL ÖZDAĞ FACULTY OF SCIENCE)0009-0007-3883-0519
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-06-29
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak, diferansiyel denklemi çözmek için doğrusal spline enterpolasyonu kullanılmış ve elde edilen bulgular Mesterton-Gibbons yöntemiyle elde edilenlerle karşılaştırılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede, araştırmacılar büyüme denklemini spline enterpolasyonu yoluyla değiştirerek nüfus artışını tahmin etmek için yeni bir yöntem geliştirmiş ve bunu 1935'ten 2025'e kadar olan dönemi kapsayan TSI verilerini kullanarak test etmişlerdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu makale, kesikli verilerden sürekli verilere geçişin bir uygulamasını içermesi açısından önemlidir.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak, diferansiyel denklemi çözmek için doğrusal spline enterpolasyonu kullanılmış ve elde edilen bulgular Mesterton-Gibbons yöntemiyle elde edilenlerle karşılaştırılmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2025 Verileri
⚙️Değişkenler:Büyüme denklemi · lojistik büyüme modeli · nüfus artışı

Özet

Bu makalede, araştırmacılar büyüme denklemini spline enterpolasyonu yoluyla değiştirerek nüfus artışını tahmin etmek için yeni bir yöntem geliştirmiş ve bunu 1935'ten 2025'e kadar olan dönemi kapsayan TSI verilerini kullanarak test etmişlerdir. Bu makale, kesikli verilerden sürekli verilere geçişin bir uygulamasını içermesi açısından önemlidir. Son olarak, diferansiyel denklemi çözmek için doğrusal spline enterpolasyonu kullanılmış ve elde edilen bulgular Mesterton-Gibbons yöntemiyle elde edilenlerle karşılaştırılmıştır.

Abstract

In this paper, by modifying the growth equation via spline interpolation, the researchers developed a new method to estimate population growth and tested it using TSI data covering the period from 1935 to 2025. This paper is significant for including an application of the transition from discrete to continuous data. Finally, linear spline interpolation was used to solve the differential equation, and the resulting findings were compared with those obtained using Mesterton-Gibbons’ method.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Oturanç, G., Yılmaz, F., Özaslan, M. (2026). Nüfus artışının tahminlenmesi: Yeni bir bakış açısı. İstatistik ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, Sayı: 13. https://doi.org/10.52693/jsas.1864296

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. S. L. Manu and S. Shikaa, “Mathematical modeling of Taraba State population growth using exponential and logistic models,” Results in Control and Optimization, vol. 12, p. 100265, Sep. 2023, doi: 10.1016/j.rico.2023.100265.
  2. J. Shen and N. Spence, “Modelling regional population growth in China,” Math. Popul. Stud., vol. 6, no. 3, pp. 241–274, Mar. 1997, doi: 10.1080/08898489709525434.
  3. T. Brechet and S. Lambrecht, “Family altruism with renewable resource and population growth,” Math. Popul. Stud., vol. 16, no. 1, pp. 60–78, Jan. 2009, doi: 10.1080/08898480802619645.
  4. R. M. Sibly and J. Hone, “Population growth rate and its determinants: an overview,” Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci., vol. 357, no. 1425, pp. 1153–1170, Sep. 2002, doi: 10.1098/rstb.2002.1117.
  5. D. Irk and M. A. Mersin, “Cubic b-spline quasi-interpolation method for regularized long wave equation,” Journal of Engineering Technology and Applied Sciences, vol. 3, no. 3, pp. 173–187, Dec. 2018, doi: 10.30931/jetas.448622.
  6. M. Zorşahin Görgülü, “A new algorithm based on the decic (tenth degree) b-spline functions for numerical solution of the equal width equation,” Journal of Engineering Technology and Applied Sciences, vol. 7, no. 3, pp. 185–194, Dec. 2022, doi: 10.30931/jetas.1072151.
  7. İ. Arsel et al., “A new approach to estimating solar radiation,” International Journal of Renewable Energy Research, vol. 14, no. 3, pp. 450–457, 2024.
  8. Ö. Özmen, “Fisher’s denkleminin kuintik B-splıne fonksiyonları yardımı ile çözülmesi,” Master’s Thesis, Aksaray University, Aksaray, 2013.
  9. A. Genç, İ. Kinaci, G. Oturanç, A. Kurnaz, Ş. Bilir, and N. Özbalta, “Statistical analysis of solar radiation data using cubic spline functions,” Energy Sources, vol. 24, no. 12, pp. 1131–1138, Dec. 2002, doi: 10.1080/00908310290087058.
  10. M. Mesterton-Gibbons, “A model of U.S. population growth,” in A Concrete Approach to Mathematical Modelling, Reading, MA: Addison-Wesley, 1989, ch. 1.9, pp. 26–29.
  11. F. Yılmaz, “Weibull dağılımına uyum iyiliği testlerinde parametre tahminlerinin etkisi,” Master’s Thesis, Necmettin Erbakan University, Konya, 2024.
  12. D. Hathout, “Modeling population growth: Exponential and hyperbolic modeling,” Appl. Math. (Irvine)., vol. 04, no. 02, pp. 299–304, 2013, doi: 10.4236/am.2013.42045.
  13. A. L. Jensen, “Comparison of logistic equations for population growth,” Biometrics, vol. 31, no. 4, p. 853, Dec. 1975, doi: 10.2307/2529810.
  14. M. J. Coleman, “Population modeling with ordinary differential equations,” 2006.
  15. C. De Boor, A practical guide to splines, Rev. Ed., vol. 27. Springer, 2001.
  16. R. L. Burden and J. D. Faires, Numerical analysis, 9th ed. Boston: Cengage Learning, 2010.
  17. TSI, “Nüfus istatistikleri portalı.” Accessed: Oct. 19, 2025. [Online]. Available: https://nip.tuik.gov.tr/
  18. Maplesoft, “Maple,” 2007, Waterloo Maple Inc: 11. Accessed: Oct. 19, 2025. [Online]. Available: https://www.maplesoft.com
  19. IBM Corp, “IBM SPSS Statistics for Windows,” 2015, IBM Corp: 23.