İstatistik ve Olasılık – Genel Bir Giriş
İstatistik ve olasılık, veri toplama ve analizine odaklanan matematiğin dallarıdır. Olasılık, olası olmanın durumu veya niteliği olarak tanımlanır; veya bir olayın meydana gelme olasılığının ne ölçüde olduğu.
Örneğin, yüksek kategorili bir kasırga anakaraya çarptığında yıkım ve can kaybının yüksek olasılıklar olduğunu söyleyebilirsiniz.
İstatistik Nedir?
İstatistik, verilerin büyük miktarlarda toplandığı ve analiz edildiği süreçtir – ve bu, esas olarak, bir örneği temsili olarak kullanarak daha büyük bir bütün içinde farklı oranlar çıkarmak amacıyla yapılır. Örneğin, istatistiklerin yeni mezunlar için iş beklentilerinde bir iyileşme gösterdiğini söyleyebilirsiniz.
Tipik bir istatistiksel temsil, verilerin toplanmasını, kapsamlı analizi, organizasyonu ve sunumu içerir. Matematiksel bir problem sunmak için istatistiksel verileri kullanırken, ek çalışma için istatistiksel bir model veya popülasyonla başlamak yaygındır. Bu “nüfus”, belirli bir ülkede yaşayan toplam insan sayısı veya belirli bir eyalette dağıtılan toplam devlet sedanı sayısı gibi herhangi bir şey olabilir.
Nüfus sayımı verileri ayrıca istatistiksel bilgilerin sunulması amacıyla da toplanır; Ancak bu mümkün olmadığında, bir istatistikçi aynı amaç için anket örneklerini veya deneysel tasarımları kullanabilir.
Olasılık Nedir?
Olasılık ise 0 (sıfır) ile 1 (bir) arasında farklı bir sayı olarak ölçülür. Bu durumda, sıfır, bir olayın toplam olası olmayışını temsil eder ve bir numara, bir olayın meydana geleceğine dair kesinliği temsil eder. Genel olarak konuşursak, herhangi bir olayın olasılığı ne kadar yüksekse, gerçekleşme olasılığı da o kadar yüksektir.
Örnek olarak:
Basit bir yazı tura atma durumunu düşünün:
Madeni para havadayken, sonucun yazı veya tura olma şansı eşittir (çünkü madeni para taraflı değildir); Ve bu durumda her iki sonuç da eşit derecede olasıdır (yani, 0,5 veya %50 şans).
Yazı tura atma gibi genel deneylerde olasılık kullanılırken, istenen sonuçların sayısını dahil ederek ve bu sayıyı olası sonuçların tam sayısına bölerek her olasılığı sayısal olarak tanımlamak gelenekseldir.
Bugün Olasılık
Modern olasılık çalışması binlerce yıl boyunca gelişmiştir. Kumar, olasılığı etkileyen faktörleri ölçmeye yönelik merak ve ilgiyi artırmaya yardımcı olan eski bir uygulamadır – ancak gerçek matematik son zamanlarda ortaya çıkmıştır.
Uzun bir süre boyunca olasılık gelişiminin durması sebepsiz değildir. Şans oyunlarının teşvik ettiği ilgiye rağmen, şans ve batıl inançlarla gölgede kalan bir meşguliyet hala vardı; Ve bunlar gerçek matematiğin gizemini çözmede rol oynadı.
İstatistik ve olasılığın günümüzdeki uygulamaları fizik, modelleme ve risk değerlendirmesini içerir. Sigorta ve ticaret piyasaları da kendi teorilerini oluşturmak için istatistikleri kullanır. Hükümetler ve finans kurumları da önemli hesaplamaların temelini oluşturmak için olasılık ve istatistiklere güvenirler.
Olasılık ve istatistik peşinde koşmakla ilgilenen öğrenciler için, temel kombinasyonlar, hipotez testi, doğrusal regresyon, Bayes çıkarımı ve güven aralıkları gibi belirli konulara daha yakından bakan üniversite düzeyinde kurslar vardır.
İstatistik ve olasılık, hepsini burada listelemek için çok fazla konuyu kapsar . Tüm bu konular hakkında size daha geniş bir anlayış kazandırmak için, finanstaki temel kurslarımızdan herhangi birinde çevrimiçi problem setleri, öğretici videolar ve okuma soruları dahil olmak üzere birçok öğrenme ve değerlendirme aracı sağlanacaktır.
Finansal piyasalarda çalışmakla ilgileniyorsanız veya kendi portföyünüzü çalıştırmaya başlamak istiyorsanız, bu site başlamak için en iyi yerdir.
Buradan başlayın:
