Julius Caesar'ın varisi Caesar Augustus olduğunuzu düşünün. Antik Roma'dasınız ve evet, o deri gladyatör eteklerinden birini giyiyorsunuz. İmparatorluk hikayeleri 21. yüzyılda gişe rekorları kıran filmlerle göz kamaştırsa da, siz gerçek zamandaki Caesar Augustus olarak çoğu insanın yaşam kalitesi düşük olduğu için hayatlarının sıkıntılı ve iç karatıcı olduğunu biliyorsunuz. Ve beklenmedik bir müttefikle işbirliği yaparak halkınızın sağlıklı ve mutlu yaşaması adına adımlar atıyorsunuz. Bu makaleyi oku ve devamında ne olacağını öğren!

istatistik dersi size her çağdan bilgi verir
İstatistik her ne kadar 21.yy kavramı gibi görünse de aslında insanlığın varoluşuna kadar dayanır. |Kaynak: Pixabay

Kısaca İstatistik

Günümüzde çoğu insan veri analizini ve istatistiksel yöntemleri en basit şekliyle anlıyor, ancak istatistiksel çıkarımın yaşadığımız gezegeni şekillendirmede ne kadar etkili olduğu bilgisine genelde sahip değiller.Biyoistatistik ve yapay öğrenme gibi modern alanlar istatistiksel veriyi hayatlarımızı kolaylaştıran ürünlere veya hizmete çevirmekte oldukça başarılı olsa da, istatistik alanının kullanımı oldukça eskilere dayanır.

Caesar Augustus Roma'nın ilk nüfus sayımını yapmak üzere ferman verdi. Bu sayımda kategorik, demografik ve sayısal veriler kullanılarak politika, sağlık ve ticaret alanlarında daha iyi kararlar verileceği öngörüldü. Yüzyıllar sonra Bayesçi istatistiğin keşfinin ardından istatistikçinin iş tanımı, veriyi tanımlamak ve örnek büyüklüğüne göre çıkarımsal kararlar vermek olarak yapıldı. İstatistik sadece demografik ve kayıt verileri toplamaktan çok daha fazlasına genişleyerek tarım, ekonomi ve daha birçok alanda göstergeler sağlayacak şekilde geliştirildi.

Veri Analizi Nasıl Yapılır

Matematiksel istatistiğin kökenlerini öğrendiğinize göre olasılığın ve istatistiğin nasıl yapılandırıldığından bahsedebiliriz. Örnek veri toplamanız gerektiğinde veya normal dağılım hakkında daha fazla bilgi edinmek istediğinizde, bu disiplin içerisindeki iki ana başlık olan çıkarımsal ve betimleyici istatistikten yardım alabilirsiniz.

Betimsel İstatistik

Farklı kaynaklarda tanımsal istatistik olarak da geçen bu alan istatistiğin en yaygın kullanılan formudur. Keşifsel analiz yürütülen bu istatistik çeşidi hem nicel hem de nitel verilerin içeriğini analiz etmeyi ve görüntülemeyi hedefler. Her çalışma tasarımı, bir güven aralığı oluşturmadan veya doğrusal bir regresyon kullanmadan önce betimsel istatistik kullanan en az bir ön keşif analizi içerir. İstatistiğin bu dalındaki ölçümler, örnek ortalama, medyan ve mod gibi unsurları içeren merkezi eğilim ölçümleridir. Bu göstergelerin yanı sıra, ham verilerin varyansları, kovaryansı ve standart sapması gibi yayılma ölçümleri de vardır.

Çıkarımsal İstatistik

İstatistiğin diğer bir dalı olan çıkarımsal istatistik, parametrik ve parametrik olmayan modeller aracılığıyla boş ve alternatif hipotezi test etmek için, genel doğrusal regresyon veya regresyon modelleri gibi olasılık teorisi ve olasılık dağılımı kavramlarını kullanır. Klasik doğrusal regresyon için Gauss-Markov varsayımı gibi varsayımları kullanarak, hem  bağımsız hem de bağımlı değişkenler için tahminler çıkarabilmek adına çok değişkenli bir analiz yapabilirsiniz. Çıkarımsal istatistiği kısaca özetleyecek olursak, bir modeli bir veri kümesine yerleştirerek o veri kümesinin dışındaki değerler hakkında tahminler yapmaktır.

 istatistik tablo yorumlama
İstatistik ölçümler hem betimsel istatistikte hem de çıkarımsal istatistikte sıkça kullanılır. |Kaynak: Pixabay

İstatistik Öğrenmek İsteyenlere Tavsiyeler

Binom dağılımını öğrenmek istiyorsanız, etki büyüklüğünü doğru biçimde yorumlamak veya veri görselleştirmesi oluşturmak için yardıma ihtiyacınız varsa, her seviyeden istatistikçiye uygun online çok sayıda kaynak bulunuyor. Artık istatistiğin temellerini oluşturan ana ögeler hakkında fikir sahibi olduğunuza ve verileri analiz ederken izleyebileceğiniz bazı yolları çözdüğünüze göre, deneysel tasarımınızı ve istatistiksel metodolojinizi kusursuzlaştırmanıza veya istatistiksel yazılım kullanarak regresyon analizini nasıl çalıştıracağınızı öğrenmenize yardımcı olacak bazı araçlara ihtiyacınız olacaktır. İster deneyimli bir matematikçi, ister veri bilimcilerin dünyası hakkında meraklı biri olun, mutlaka bolca araştırma yapmanız gerekecek.

İstatistik Programları ve Modeller

İstatistik alanı epey geniş olduğundan, herhangi bir istatistiksel kavram veya teknik sorunuza cevap ararken yazılım veya konuya özgü web siteleriyle karşılaşmanız oldukça muhtemel. Bu sebeple, güven aralıkları oluşturmaktan yapay öğrenmeye kadar geniş bilgi içerikleri barındıran bir websitesi bulmak çok da zor olmayacaktır. İstatistik alanında en yararlı ve kapsamlı sitelerin genellikle dili İngilizce, bu nedenle de İngilizce okuma ve anlama becerilerinizin belli bir seviyede olması gerekiyor. Türkiye'nin istatistiklerinden yararlanmak için Türkiye istatistik Kurumu (TÜİK) ve Resmi İstatistik Portalı'nı ziyaret edebilirsiniz.

İşte size veri dünyasını ve istatistiksel teoriyi anlamak için en iyi kaynaklardan bazıları.

Eurostat: Statistics Explained

Bu siteyi resmi istatistiklerin Wikipedia'sı olarak düşünebilirsiniz. Eurostat, tüketici fiyatları gibi çeşitli göstergelerin nasıl hesaplanacağı konusunda fikir vermenin yanı sıra AB verilerini kullanarak örnekler de verir. Sürdürülebilirlik geliştirme hedeflerinden spor ve turizme kadar değişik konularda verilere ulaşabilirsiniz. Araştırma projeniz için kategorik veri veya sayısal veri arıyorsanız, gazete makalesinde kullanmak üzere grafikler bulmak istiyorsanız ihtiyacınız olan her şeyi Eurostat'ın Statics Explained sitesinde bulabilirsiniz.

Towards Data Science

İstatistiksel önem, varyans analizi(ANOVA) ve diğer teknik konularda daha fazla bilgi almak istiyorsanız mutlaka TDS'ye uğrayın. Bu websitesi çıkarımsal istatistikle ilgili altı farklı konuya ayrılmış şekilde düzenlenmiş ve veri bilimi, yapay öğrenme, programlama, yapay zeka, görselleştirme ve basın konularını kapsar. Bu kaynak, belli kavramları daha iyi öğrenmek isteyen  öğrenciler veya belli görevleri yerine getirebilmek için örnek toplayan uzmanlar için de mükemmel bir kaynaktır. Mesela öğrenciler ki-kare tablolarının açıklamalarıyla veya bir veri kümesindeki aykırı değerlerle etki alanlarının doğru bir şekilde ayırt etme gibi olaylarla daha çok ilgilenirler. Uzmanlarsa veri görselleştirmelerini, Pandas veya Matplotlib gibi Python kütüphaneleriyle nasıl daha profesyonel hale getirebildikleriyle ilgilenirler.

Stackoverflow

En küçük kareler regresyon modeliyle veya excel komutlarıyla ilgili bir sorun yaşıyorsanız gerçek kişilerin sorulan sorulara cevap yazdığı oldukça yararlı bir site olan Stackoverflow'a danışabilirsiniz. Geliştiriciler için herkese açık bir forum olarak tasarlanan bu sitede, birçok farklı yazılımın kodlamasıyla ilgili 16 milyondan fazla soruyu araştırma imkanınız vardır.

Stack Exchange

Stackoverflow'a benzer biçimde Stack Exchange de isteyen herkesin çeşitli konularda sorular sorup cevaplayabileceği bir forumdur. Aralarındaki fark, Stack exchange 'in  Cross Validated adında yalnızca istatistiğe özelleştirilmiş bir websitesi olmasıdır. Burada istatistiksel veri analizi ve istatistiksel tekniklerle ilgili daha fazla matematiksel ve kavramsal soru-cevap bulabilirsiniz. Sıralı verilerin nasıl analiz edileceğinden, bir korelasyon katsayısının nasıl doğru bir şekilde yorumlanacağına kadar, muhtemelen birisi daha önce sorunuzu sormuş ve cevaplamıştır.

istatistik dersi online al
İstatistik konulara dair her sorunun cevabını online ortamda bulabilirsin! |Kaynak: Pixabay

Konu Bazlı Kaynaklar

İster bir tahmin elde etmek için parametrik bir model kullanmak ister gözlemsel veriler üzerinde testler yapmak için yazılımı nasıl kullanacağınızı öğrenmek isteyin, belirli bir sorunu ayrıntılı olarak açıklayan çok sayıda kaynak bulmanız mümkün. Mesela, Tableau gibi belirli bir yazılım hakkında bilgi edinmenize yardımcı olmak amacıyla hazırlanmış bir web sitesi veya klinik çalışmalarda randomizasyon gibi belirli bir konuyu daha derinlemesine anlamanıza yardımcı olan bir web sitesi arıyorsanız işte size yararlanabileceğiniz en popüler siteler:

Data Visualization

Görselleştirmeyle ilgili yardım almak istiyorsanız ya farklı çeşit görselleştirme araçları arasındaki farkları arıyor ya da belli bir yazılım kullanmak için yrdıma ihtiyacınız vardır. İkinci durumda, R, Python, C ve daha birçok diller için görselleştirme sorunlarınıza çözümler arayabileceğiniz StackOverflow ya da StackExchange'e mutlaka göz atmalısınız. Yetenek seviyenize göre yazılımlar arasında, teknik olmayandan gelişmiş programlayıcıya kadar farklı karşılaştırmalar arıyorsanız kontrol etmeniz gereken bazı veri görselleştirme araçları şunlardır:

  • Datawrapper - programlamayı bilmeye gerek duymadan görselleştirme yapmak isteyen kişilere uygundur.
  • Tableau Public - Tableau'da özelleştirilebilir grafikler, çizelgeler, haritalar ve tablolar biraz daha deneyimli kişilere göredir. Tableau'nun bazı özellikleri ücretli olsa da, bu sürümü ticari olmayan kullanımlar için yeterlidir. Öğrenciler bu sürümü bir yıl ücretsiz kullanabilecekleri şekilde indirebilirler!
  • Polymaps - web tarayıcısına etkileşimli harita uygulamak isteyenlere bu sitede farklı türdeki haritalar için JavaScript kodu kütüphanesi mevcuttur.
  • D3js - farklı veri görselleştirme çalışmaları yapmak isteyenler için bir diğer JavaScript kütüphanesi.

TutorialsPoint

Büyük veri ve analitik, bilgisayar bilimi, mühendislik veya benzer diğer konularda yardıma ihtiyacınız varsa bu sitenin içeriğindeki geniş kaynaklara mutlaka bir göz atmalısınız. Yalnızca diller hakkında bilgi almakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka ve çevik yazılım geliştirme gibi konularda da yardım alabilirsiniz.

Eğer bire bir istatistik dersi almak istiyorsanız Superprof'un deneyimli özel ders öğretmenlerine göz atabilir, rastgele değişkenlerden çıkarımlara kadar, istatistik tablo yorumlama ve diğer merak ettiğiniz ne varsa öğrenebilirsiniz!

öğretmenine mi ihtiyacınız var?

Makaleyi beğendiniz mi?

5,00/5, 1 votes
Loading...

Şule

Selam ben Şule! Seyahat etmeyi, keşfetmeyi ve yeni insanlar tanımayı seven, dillerin yapı ve kurallarına büyük ilgi duyan biriyim.