Statistics
Bilkent İstatistik Dersi
İstatistik (sayı bilimi), belirli bir alanda gozlemleri incelemek amacıyla veri toplama, ozetleme ve elde ettiği sonucları yorumlamayı kapsayan bir bilimdir. Fen bilimlerinden, sosyal bilimlere kadar geniş bir alanda uygulanabilen istatistik; iş dunyası, hukumetlerle ilişkili tum alanlarda karar alma ve surec iyileştirme icin kullanılır. Birbirinden farklı alanlarda kullanılarak fayda sağlaması bircok departmanda kendilerine ozgun iceriklerde ders olarak eklenmiştir.
Bilkent Universitesi ekonomi ve psikoloji departmanları, kendi bolumu icerisinde istatistik dersi veriyorlar. Matematik bolumu; mühendislik, hukuk, uluslararası ilişkiler gibi bolumleri icin farklı kodlarda servis dersi olarak istatistik derslerini bolum ders kataloglarında yer almaktadır. İktisat Departmanı, işletme ve iktisat oğrencilerinin ileri bolüm derslerinde yardımcı olması, oğrencilerinin donanımını arLrmak uzere ECON 221 ve ECON 222 olarak iki ayrı donemde istatistik dersi vermektedir. Endustri muhendisliğinde de 2 ayrı derste istatistik konuları tamamlanırken MATH132, MATH104, MATH264 derslerinin bulunduğu diğer bolumlerde istatistik, tek ders olarak mufredatlarında bulunmaktadır.
İstatistik
İstatistik dersleri bölümden bölüme içerik ve zorluk olarak değişebilir. Bilkent Üniversitesi’nde özet bir liste olarak istatistik derslerini sıralayacak olursak:
ECON 221 – İşletme (MAN) / İktisat (ECON)
ECON 222 – İşletme (MAN) / İktisat (ECON)
PSC203 – Psikoloji (PSYC)
PSC204 – Psikoloji (PSYC)
MATH 264 – Hukuk (LAW), Uluslararası İlişkiler (IR), Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi (POLS)
MATH230 – Makine Mühendisliği (ME)
MATH250 – IE Quality Management in Education
MATH255 – Elektrik Elektronik Mühendisliği (EEE) – Bilgisayar Mühendisliği (CS)
MATH260 – Endüstri Mühendisliği (IE 230-250-255)
MATH104 – (Bir bölümü istatistik) Uluslararası İlişkiler (IR), Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi
(POLS)
MATH132 – Mühendislik Fakültesi
Tüm bu derslerde işlenen temel konular ve kazanımlarını aşağıda şöyle sunabiliriz:
Bu dersler, istatistiksel analizin temel taşlarını oluşturan bir dizi konuyu içerir ve öğrencilere gerçek dünya problemlerini analiz etme becerilerini kazandırmauyı hedefler. Bu sayede öğrenciler, akademik çalışmalarının yanı sıra profesyonel yaşamlarına geldiklerinde de tüm bu bilgi birikimini kullanabilirler.
Veri tanımı (Descrptive Statistics) gibi konularla başlayarak, öğrenciler veri analizinin temel prensiplerini öğrenirler. Bu bölümde hedeflenen öğrencinin verilen veya kendi topladığı veriyi temel unsurlarıyla inceleyebilmesi (frekans, ortlama) gibi kavramların çıkarımını yapmasıdır.
Merkezi eğilim ölçüleri (Central Tendency Measures) ve veri yayılımı gibi kavramlar, öğrencilere veri setlerinin genel eğilimlerini ve dağılımlarını anlama konusunda sağlam bir temel oluşturur. Öğrenciler, veri setlerindeki örüntüleri ve trendleri tanımlama becerisi kazanarak, analizlerini
daha derinlemesine yapabilirler. İki veri setinin birlikte hareketi, dağılım ve korelasyon gibi kavramlar yine bu bölümde işlenir.
Olasılık, istatisitik biliminin de temelini oluşturur. Öğrencilerin rastgele olayları modelleme ve olasılıkları hesaplama yeteneklerini geliştirir. Böylece öğrenciler, teorik ve frekans temelli olasılık
problemlerini modelleme ve çözme becerisi kazanır. Temel istatistik derslerinden sonraki finans, optimizasyon vb. derslerde bu kazanım birçok konu özelinde temel bilgi niteliğinde değerlendirilir. Dolayısıyla olasılığı anlamak, istatistik için alfabe gibidir.
Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları (Discrete and Continuous PD), farklı olayların olasılıklarını ve bu olayların modellerini inceleyerek öğrencilere geniş bir bakış açısı kazandırır. Burada temel kazanım, öğrencinin veri setlerinin ortak özelliklerini bularak veriyi bilimsel / matematiksel yorumlar ışığında inceleyebilmesi olarak özetlenebilir. Örnekleme ve örneklem dağılımları (Sampling Distributions), öğrencilere veri toplama
konusunda gerekli teknikleri sunar. Bu konular, öğrencilerin bilimsel veya Pazar tabanlı araştırmalar yaparken doğru veri toplamalarına ve veri tabanlı kararlar alabilmelerine olanak sağlar.
Tahmin teorisi (Estimation Theory) ve güven aralıkları (Confidence Intervals), öğrencilere veri analizinde güvenilir sonuçlar elde etme yeteneği kazandırır. Burada hedeflenen, öğrencilerin ellerindeki bilgiler ışığında genel çıkarımlar yapabilmelerine olanak tanımak ve bu çıkarımlarında istatistiksel güven oluşturmakLr. Hipotez testleri, istatistiksel çıkarımlar yapmanın temel konularındandır. Öğrenciler, hipotez testlerini kullanarak veri setlerindeki önemli farklılıkları ve
ilişkileri belirleyebilirler. Korelasyon ve regresyon analizi, değişkenleri modellemede en temel analizdir. Ekonometri, pazar araşLrması ve birçok alanda bu analiz öğrencinin veriden sonuçlar çıkarıp verinin
hareketini anlamasına yardımcı olur. ANOVA (Analysis of Variance) ve parametrik olmayan yöntemler gibi ileri düzey konular, öğrencilere veri analizi sürecini daha derinlemesine anlama ve gerçek dünya problemlerini çözme yeteneği kazandırır. Özellikle psikoloji gibi deney bazlı alanlarda bilgisayar programlarıyla desteklenen bu konu temel istaitstik eğitiminde öncelikli niteliktedir. Öğrenciler, bu teknikleri
kullanarak karmaşık sorunlara sistemli bir şekilde yaklaşabilir ve etkili çözümler üretebilirler.
MINEX, istatistik öğretirken öğrencilere tüm bu kazanımları bilgisayar destekli programlar eşliğinde uygulamalı bir şekilde sunarken aynı zamanda yöntem ve ilkelerin matematiksel
temeline iner. Böylece, istatistik bilimini fakültelerin amaçlarıyla da paralel olarak hem teorik hem de pratik tabanda sunmayı hedefler.
