Elektriğe erişim analizi
BAKO DJALIA KONE
2024-06-11
abstract:
Bu özet, nüfusun elektriğe erişimi konusunu araştırıyor ve bunun ekonomik ve sosyal kalkınmadaki hayati önemini vurguluyor. Bu makale, farklı coğrafi ve ekonomik bağlamlarda karşılaşılan zorlukları ve engelleri inceleyerek, dışlanmış toplulukların elektriğe erişimini genişletmeye yönelik çözümler ve girişimler önermektedir. Artan elektrifikasyonun somut faydalarını vurgulayan bu özet, herkes için erişilebilir ve uygun fiyatlı elektrik enerjisi evrensel hedefine ulaşmak için stratejik politikaların ve yatırımların önemini vurguluyor.”
Introduction
‘Durağan Zaman’ dizisinin zaman yolculuğu ile alternatif gerçekliklerin iç içe geçtiği büyüleyici evreninde, incelenen farklı dönemlerde elektriğe erişim hayati önem taşıyor. İster elektriğin nadir ve gizemli olduğu tarihsel bir bağlamda, ister bir kontrol ve güç aracı olarak kullanıldığı distopik bir gelecekte, elektrik enerjisi teknolojik ilerlemeleri körükler ve toplumları şekillendirir. Bu giriş, ‘Durağan Zaman’ dünyasında elektriğe erişimin çeşitli boyutlarını araştırıyor ve bunun karakterler, olay örgüsü ve toplumsal dinamikler üzerindeki etkilerini vurguluyor. Bu benzersiz mercek aracılığıyla, elektriğe erişimin güç sorunlarını, sosyal eşitsizlikleri ve zaman ve mekandaki özgürlük mücadelelerini nasıl yansıttığını ve etkilediğini inceliyoruz.”
A Subsection in the Introduction
@article{ismicc2015gelicsmekte. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com. Here’s an obligatory citation to @xie2013ddrk.
Literature Review
Access to Energy: A Review of the Literature” par Amartya Lahiri et Carlos A. Vegh - Cette revue examine les diverses approches et politiques visant à améliorer l’accès à l’énergie, en mettant l’accent sur les implications économiques et sociales.
“Energy Poverty: A Review of the Literature” par Harriet Thomson et Andrew Church -
“Rural Electrification: A Literature Review” par Yabei Zhang et Alain Karsenty -
“Access to Electricity in Developing Countries: A Review of Literature and Suggestions for Future Research” par Samori Lopez et al.
Research Design
Another Subsection
Elektriğe erişim sadece günlük yaşamın pratik bir yönü değil; sosyal, politik ve hatta metafizik dinamikleri derinden etkileyen merkezi bir unsurdur. Dizi boyunca, bu hayati kaynağın, keşfedilen farklı dönemler ve gerçeklikler aracılığıyla karakterlerin kaderini ve toplumların gidişatını nasıl şekillendirdiğini gözlemliyoruz.
Elektriğin henüz gelişmediği tarihsel dönemlerde, elektriğin gelişine çoğu zaman gizem ve hayranlık eşlik ediyordu. Nikola Tesla ve Thomas Edison gibi tutkulu mucitler, elektrik ışığını kitlelere ulaştırmak için bilim ve teknolojinin sınırlarını zorlayarak, bu devrim niteliğindeki ilerlemelere tanık olanlar arasında hem umut hem de korku uyandırdı. “Durağan Zaman”da elektrik tarihinin bu önemli anları yeni bir ışıkla yeniden ele alınıyor ve bu keşiflerin karakterler ve onları çevreleyen olaylar üzerindeki beklenmedik sonuçlarını keşfetmemize olanak tanıyor.
Ancak elektriğe erişim basit bir teknolojik ilerleme sorunuyla sınırlı değildir. Dizinin araştırdığı alternatif gerçekliklerde elektriğin bir kontrol ve tahakküm aracı olarak kullanıldığı dünyalarla karşı karşıya kalıyoruz. Bu değerli kaynağı kitlelere dağıtma gücünün yalnızca birkaç kişide olduğu distopik toplumlar, göze çarpan eşitsizlikler ve patlayıcı toplumsal gerilimler yaratıyor. Durağan Zaman, bu karanlık senaryolar aracılığıyla bizi gücün merkezileşmesinin tehlikeleri ve elektriğin kötü amaçlarla manipüle edilmesinin feci sonuçları üzerine düşünmeye itiyor.
Son olarak Durağan Zaman’da elektrik, pratik öneminin ötesinde sembolik ve mecazi bir boyuta da kavuşuyor. Çoğunlukla ilerleme ile durgunluk, ışık ile karanlık, özgürlük ile baskı arasındaki sınırı temsil eder. Dizinin karakterleri sıklıkla elektriğin kullanımı ve manipülasyonuyla ilgili karmaşık ahlaki seçimlerle karşı karşıya kalıyor ve bu da onları eylemlerinin ve ittifaklarının etik sonuçlarını yakından incelemeye zorluyor.
DURAĞAN ZAMAN SERİLERİ
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorsset.seed(123)
data <- tibble(
Country = rep(c("BR", "TR", "CMR", "CIN", "AD"), each = 10),
Year = rep(2010:2019, times = 5),
Access_to_electricity = runif(50, min = 50, max = 100)
)
head(data)## # A tibble: 6 × 3
## Country Year Access_to_electricity
## <chr> <int> <dbl>
## 1 BR 2010 64.4
## 2 BR 2011 89.4
## 3 BR 2012 70.4
## 4 BR 2013 94.2
## 5 BR 2014 97.0
## 6 BR 2015 52.3summary(data$Access_to_electricity)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 51.23 63.57 75.15 76.00 89.04 99.71mean_access_per_year <- data %>%
group_by(Year) %>%
summarise(mean_access = mean(Access_to_electricity))
print(mean_access_per_year)## # A tibble: 10 × 2
## Year mean_access
## <int> <dbl>
## 1 2010 82.4
## 2 2011 82.5
## 3 2012 78.3
## 4 2013 86.1
## 5 2014 68.8
## 6 2015 72.7
## 7 2016 73.1
## 8 2017 72.1
## 9 2018 67.5
## 10 2019 76.5ggplot(data, aes(x = Year, y = Access_to_electricity)) +
geom_line(aes(group = Country, color = Country), alpha = 0.7) +
labs(title = "Yıllar itibariyle elektriğe erişim", x = "year", y = "Elektriğe erişim (%)") +
theme_minimal()
ggplot(mean_access_per_year, aes(x = Year, y = mean_access)) +
geom_line(color = "blue") +
geom_point(color = "blue") +
labs(title = "Yıllık ortalama elektriğe erişim", x = "Année", y = "Elektriğe erişim (%)") +
theme_minimal()
ggplot(data, aes(x = Access_to_electricity)) +
geom_histogram(binwidth = 5, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
labs(title = "Elektriğe erişimin dağıtımı", x = "Elektriğe erişim (%)", y = "Fréquence") +
theme_minimal()
2010’dan 2019’a kadar her yıl için beş ülkeyi içeren bir veri seti oluşturduk ve elektriğe erişim için rastgele değerler ürettik. Tanımlayıcı istatistikleri ve yıllık ortalama elektriğe erişimi hesapladık. Elektrik erişiminin eğilimlerini ve dağılımını görselleştirmek için grafikler oluşturduk.
Regresyon
Nous allons maintenant effectuer une régression linéaire pour modéliser l’accès à l’électricité en fonction de l’année.
linear_model <- lm(Access_to_electricity ~ Year, data = data)
summary(linear_model)##
## Call:
## lm(formula = Access_to_electricity ~ Year, data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -25.454 -9.929 1.567 11.322 27.841
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2815.8078 1420.5905 1.982 0.0532 .
## Year -1.3600 0.7052 -1.929 0.0597 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 14.32 on 48 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.07192, Adjusted R-squared: 0.05258
## F-statistic: 3.72 on 1 and 48 DF, p-value: 0.0597ggplot(data, aes(x = Year, y = Access_to_electricity)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "red") +
labs(title = "Yılın bir fonksiyonu olarak elektriğe erişimin doğrusal regresyonu",
x = "Année", y = "Elektriğe erişim (%)") +
theme_minimal()## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Supposons que nous ajoutons une autre variable pour la régression multiple. Ajoutons une variable fictive
data <- data %>%
mutate(GDP_per_capita = runif(50, min = 3000, max = 40000))
multiple_linear_model <- lm(Access_to_electricity ~ Year + GDP_per_capita, data = data)
summary(multiple_linear_model)##
## Call:
## lm(formula = Access_to_electricity ~ Year + GDP_per_capita, data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -23.614 -11.009 2.204 10.200 28.389
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.957e+03 1.436e+03 2.059 0.0451 *
## Year -1.432e+00 7.133e-01 -2.007 0.0505 .
## GDP_per_capita 1.633e-04 2.022e-04 0.808 0.4233
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 14.37 on 47 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.08463, Adjusted R-squared: 0.04568
## F-statistic: 2.173 on 2 and 47 DF, p-value: 0.1252install.packages("scatterplot3d")## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)library(scatterplot3d)
scatterplot3d(data$Year, data$GDP_per_capita, data$Access_to_electricity,
pch = 16, highlight.3d = TRUE,
type = "h", main = "Yıllara ve kişi başına düşen GSYH'ye göre elektriğe erişim",
xlab = "year", ylab = "Kişi başına GSYİH", zlab = "Elektriğe erişim (%)")
install.packages("GGally")## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)library(GGally)## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2ggpairs(data, columns = c("Year", "GDP_per_capita", "Access_to_electricity"),
title = "Visualisation en paires")
Doğrusal regresyon: Elektriğe erişimi yılın bir fonksiyonu olarak modelledik ve regresyon çizgisini görselleştirdik. Çoklu regresyon: Bir başka değişken olan kişi başına düşen GSYİH’yi ekledik ve çoklu regresyon gerçekleştirdik. Değişkenler arasındaki ilişkileri araştırmak için 3 boyutlu bir grafik ve ikili görselleştirme kullandık.
{r} plot(mtcars)
Sonuç
Yapılan analizlere göre elektriğe erişimin bir bölgenin veya ülkenin sosyo-ekonomik kalkınmasında önemli bir rol oynadığı açıktır. Elektrifikasyon verileri ekonomik ilerleme, yaşam kalitesi ve temel hizmetlere erişim hakkında önemli bilgiler sağlıyor. Zaman serisi analizi, geçmiş eğilimleri anlamamıza ve gelecekteki enerji ihtiyaçlarını tahmin etmemize olanak tanır. Elektriğe evrensel ve sürdürülebilir erişimin sağlanması için etkin enerji politikaları, stratejik yatırımlar ve kalkınma girişimleri gerekmektedir.
KAYNAKLAR
Access to Energy: A Review of the Literature” par Amartya Lahiri et Carlos A. Vegh -Bu inceleme, ekonomik ve sosyal sonuçlara odaklanarak enerji erişimini iyileştirmeyi amaçlayan çeşitli yaklaşımları ve politikaları incelemektedir.
“Energy Poverty: A Review of the Literature” par Harriet Thomson et Andrew Church - Bu inceleme, enerji yoksulluğunun çeşitli yönlerini araştırıyor ve bunun üstesinden gelmek için önerilen strateji ve politikaları inceliyor.
“Rural Electrification: A Literature Review” par Yabei Zhang et Alain Karsenty -Bu inceleme, kırsal alan elektrifikasyonunun belirli zorluklarını ele almakta, geçmiş deneyimleri ve gelecekteki çabalara bilgi sağlamak amacıyla öğrenilen dersleri incelemektedir.
“Access to Electricity in Developing Countries: A Review of Literature and Suggestions for Future Research” par Samori Lopez et al. -Bu inceleme, gelişmekte olan ülkelerde elektriğe erişimle ilgili eğilimlerin, sorunların ve beklentilerin derinlemesine bir analizinin yanı sıra gelecekteki araştırmalar için öneriler sunmaktadır.
odevi
library(quantmod)## Loading required package: xts## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## # #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or #
## # source() into this session won't work correctly. #
## # #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop #
## # dplyr from breaking base R's lag() function. #
## # #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning. #
## # #
## #################################################################################
## Attaching package: 'xts'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## first, last## Loading required package: TTR## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoogetSymbols('TSLA')## [1] "TSLA"dim(TSLA)## [1] 3511 6tail(TSLA)## TSLA.Open TSLA.High TSLA.Low TSLA.Close TSLA.Volume TSLA.Adjusted
## 2024-06-03 178.13 182.64 174.49 176.29 68568900 176.29
## 2024-06-04 174.78 177.76 174.00 174.77 60056300 174.77
## 2024-06-05 175.35 176.15 172.13 175.00 57953800 175.00
## 2024-06-06 174.60 179.73 172.73 177.94 69887000 177.94
## 2024-06-07 176.13 179.35 175.58 177.48 56244900 177.48
## 2024-06-10 176.06 178.57 173.17 173.79 50774600 173.79chartSeries(TSLA)
chartSeries(TSLA, theme="white")
getSymbols("LRHU24TTTRM156S",src="FRED")## [1] "LRHU24TTTRM156S"chartSeries(LRHU24TTTRM156S,theme="white")
getFX("USD/TRY",from="2020-01-01")## Warning in doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler): Oanda only
## provides historical data for the past 180 days. Symbol: USD/TRY## [1] "USD/TRY"chartSeries(USDTRY,theme="white") 