İstatistik, olasılık, ve bu alanlara dair bazı temel terimlerin tanımlamalarına değinelim:

İstatistik:

İstatistik, verilerin toplanması, düzenlenmesi, analizi, yorumlanması ve sunulması ile ilgilenen bir matematik dalıdır. İki ana dalı vardır:

Tanımlayıcı İstatistik (Descriptive Statistics): Veri kümesindeki genel özellikleri özetlemek için kullanılır. Ortalama, medyan, mod, varyans gibi ölçüler burada yer alır.

Çıkarımsal İstatistik (Inferential Statistics): Örnek verilerden genel popülasyon hakkında sonuçlar çıkarmak için kullanılır. Hipotez testleri, güven aralıkları gibi kavramlar bu dalda incelenir.

Olasılık:

Olasılık, rastgele olayların meydana gelme şansı veya olabilirliğini inceler. Temel kavramlar şunlardır:

Olay (Event): Bir deneyin sonucu.

Örnek Uzay (Sample Space): Tüm olası sonuçların kümesi.

Olasılık Fonksiyonu: Her olaya bir olasılık değeri atanır, 0 ile 1 arasında değer alır.

Anahtar Terimler:

Popülasyon (Population): İncelenen tüm varlıkların kümesi.

Örneklem (Sample): Popülasyondan seçilen bir alt küme.

Değişken (Variable): Ölçülebilen veya kategorilendirilebilen bir özellik.

Dağılım (Distribution): Bir değişkenin farklı değerler almasının olasılıkları.

Hipotez Testi (Hypothesis Testing): Belirli bir iddianın test edilip edilemeyeceğini belirlemek için kullanılan istatistiksel bir yöntem.

Regresyon (Regression): Değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleme.

Z-Skoru (Z-Score): Bir değerin, popülasyonun ortalamasından kaç standart sapma uzakta olduğunu gösteren bir ölçü.

P Değeri (P-Value): Bir hipotez testinde, gözlemlenen istatistiğin, null hipotezinin doğru olduğu durumda elde edilmesi olasılığı.

İstatistik ve olasılık, doğa bilimlerinden sosyal bilimlere, ekonomiden mühendisliğe kadar birçok alanda uygulanır. Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi modern alanlarda da temel rol oynamaktadır. Bu terimler ve kavramlar, bu disiplinlerin anlaşılmasında ve uygulanmasında kritik öneme sahiptir.