Up next in 10
Ata Aöf İstatistiğe Giriş 2025-2026 Final Soruları
https://lolonolo.com/2026/09/09/ata-aof-istatistige-giris-2025-2026-final-sorulari/
Ata-Aöf, Ata-Aöf İstatistiğe Giriş, Ata-Aöf Kamu Yönetimi Lisans
Show More Show Less View Video Transcript
0:00
Lolo Nolo platformuna hoş geldiniz. Bu
0:02
dersimizde Ata AÖF istatistiğe giriş
0:05
2025-2026
0:06
final konularını, çıkmış sorularını ve
0:09
detaylı açıklamalarını derinlemesini
0:10
inceliyoruz. Aslında istatistik
0:13
dediğimiz şey sadece sıkıcı rakamlar
0:15
yığını değil, verilerin o büyüleyici
0:17
dünyasını anlamlandırmak, onları
0:19
toplayıp özetlemek ve en önemlisi doğru
0:22
yorumlamaktan ibaret. Şimdi ister çok
0:24
karmaşık araştırmalara merak salmış
0:26
olun, ister sadece ben bu finalden
0:28
yüksek bir not alıp geçmek istiyorum
0:30
deyin hiç fark etmez. Bu incelememiz
0:32
sayesinde tüm o karmaşık gibi görünen
0:34
kavramların aslında ne kadar mantıklı ve
0:36
birbiriyle bağlantılı olduğunu
0:38
keşfedeceğiz. Hazırsanız verilerin bize
0:40
fısıldadığı o hikayeyi okumaya
0:42
başlayalım. Bugünkü yol haritamızda
0:44
aslında makrodan mikroya doğru harika
0:46
bir yolculuk yapacağız. Önce temel
0:48
kavramlar ve değişkenler ardından
0:50
merkezi eğilim, dağılım ve çarpıklık
0:52
daha sonra olasılık ve indeksler ve en
0:54
sonunda da hayat kurtaran sınav
0:56
stratejileriyle kapanışı yapacağız.
0:58
Bölüm 1. Temel kavramlar yani ana kütle
1:02
ve örneklem. İnanın bana bu bölüm tüm
1:05
dersin en hayati noktası. Peki haydi şu
1:08
konuya derinlemesine bir dalalım. Ana
1:10
kütle ve örneklem farkı nedir? Bu soru
1:13
tüm istatistiğin belkemiğidir. Ana
1:15
kütle, diğer adıyla popülasyon
1:17
araştırdığımız konuya dahil olan
1:19
istisnasız tüm birimlerin kümesidir.
1:21
Bunu devasa bir çorba tenceresi gibi
1:23
düşünün. Tamam mı? Konumuz neyse o
1:25
tencerenin içinde hepsi var. Eğer
1:27
cebinizde sınırsız bir bütçe ve bolca
1:29
zaman varsa gidip bu ana kütledeki her
1:32
bir birimi tek ölçerseniz yaptığınız bu
1:34
işlemin istatistikteki adı tam sayımdır.
1:37
Ama gerçek dünyada yaşıyoruz değil mi? O
1:39
dev tenceredeki çorbanın tamamını bir
1:41
kere de içmek genelde imkansızdır. İşte
1:43
tam da burada sınavın en sevdiği, en çok
1:45
sorduğu o kritik konu devreye giriyor.
1:48
Yani asıl can alıcı nokta işte bu
1:50
muazzam ayrım. Lütfen buraya çok dikkat
1:52
edin. Çünkü bu bilgi sınavda resmen
1:55
hayat kurtarır. Eğer hesaplamanızı o
1:57
devasa ana kütlenin tamamını kullanarak
1:59
yapıyorsanız elde ettiğiniz değere
2:01
parametre diyoruz. Ancak bu büyük
2:03
kitleden seçtiğiniz daha küçük onu
2:05
temsil eden bir grupla çalışıyorsanız
2:08
hani çorbanın tuzuna bakmak için içinden
2:09
aldığınız tek bir kaşık vardır ya işte o
2:11
kaşığa örneklem diyoruz ve örneklemden
2:14
elde ettiğiniz değere de istatistik
2:15
adını veriyoruz. Özetle ana kütlenin
2:18
ölçüsü parametredir. Örneklemin ölçüsü
2:20
ise istatistiktir. Çıkmış sorularda bu
2:22
ayrım o kadar sık karşınıza çıkacak ki
2:24
ana kütle ve örneklem farkı nedir
2:26
sorusunun kalbi burasıdır. Biri bütünü
2:28
ve kesin gerçeği, diğeri ise o bütünden
2:30
alınmış bir kesiti ve tahmini temsil
2:32
eder. Bölüm 2. Değişkenler ve seri
2:35
türleri. Artık kimi incelediğimizi ve bu
2:38
büyük evreni temsil eden o küçük grubu
2:40
nasıl adlandıracağımızı gayet iyi
2:42
biliyoruz. Şimdi sıra geldi bu verileri
2:44
nasıl ölçeceğimize. Bakın değişkenlerin
2:46
iki ana karakteri var. Sürekli ve
2:49
kesikli. Bu sadece öyle kitabi bir bilgi
2:51
falan değil. Sınavlarda doğrudan
2:53
karşınıza çıkacak bir konsept. Sürekli
2:55
değişken iki değer arasında sonsuz
2:58
sayıda değer alabilir. Kilo, boy, süre.
3:01
Düşünsenize 70 kilo ile 71 kilo arasında
3:03
sonsuz sayıda küsürat bulabilirsiniz,
3:05
değil mi? Öte yandan kesikli değişken
3:07
bıçak gibi keskindir. Sadece tam
3:10
sayılarla çalışır. Birinin dolabındaki
3:12
gömlek sayısı ya da bir ailenin çocuk
3:14
sayısı kesiklidir. Yani hiç kimse çıkıp
3:17
da benim 2,5 tane gömleğim var demez.
3:19
Olay aslında bu kadar basit. Verileri
3:22
düzenlerken başvurduğumuz beş temel seri
3:24
türümüz var. Basit, frekans, zaman ve
3:27
mekan serileri bir yana özellikle o
3:29
büyük veri setleriyle boğuşurken
3:31
gruplandırılmış seri çok ama çok
3:33
önemlidir. Belli sınıf aralıkları vardır
3:35
ve her aralığın frekansı gösterilir.
3:38
Burada minik bir hesaplama sırrı
3:39
vereyim. Sınıf büyüklüğünü bulmak için
3:42
elinizdeki en büyük değerden en küçük
3:44
değeri çıkarıp sonucu belirlediğiniz
3:46
grup sayısına bölmeniz yeterli. Bu arada
3:48
ufak bir not. Kategorik verileri
3:50
görselleştirirken genellikle pasta veya
3:52
sütun grafiği kullanırız. İki nicel
3:55
değişkenin birbiriyle ilişkisini
3:56
arıyorsanız da serpilme yani dağılım
3:59
diyagramı kullanıldığını aklınızın bir
4:01
köşesine mutlaka yazın. Bölüm 3. Merkezi
4:04
eğilim ölçüleri. Tamam, verileri
4:06
organize ettik. Güzel güzel
4:08
tablolarımızı yaptık. Peki bu veri
4:10
yığının tam olarak merkezi neresi? Kalbi
4:13
nerede atıyor? Şimdi onu bulacağız. Bu
4:15
merkezi bulmanın dört farklı yolu var ve
4:17
inanın bana hepsi başka bir işe yarıyor.
4:20
Aritmetik ortalama hepimizin günlük
4:22
hayatta bildiği klasik yöntem. Geometrik
4:24
ortalama ise işin içine biraz
4:26
logaritmanın girdiği, daha çok oranların
4:28
ortalamasını alırken kullandığımız
4:29
spesifik bir tür. Gelelim mod ve
4:31
medyana. Mod bir seride en çok, en sık
4:34
tekrar eden, tabiri caizse en popüler
4:37
değerdir. Tepe değer de diyoruz buna.
4:39
Modun en şahane tarafı nedir biliyor
4:40
musunuz? Serideki tek bir uç absürt
4:43
değer değiştiği diye mod hemen
4:44
etkilenmez, sağlam durur. Medyan ise
4:47
bambaşka. Verileri küçükten büyüğe
4:49
sıraya dizdiğinizde tam ortada durup o
4:52
veri setini iki eşit parçaya bölen
4:53
değerdir. Şimdi asıl ilginç kısma
4:56
geldik. Şu 50 sayısına bir bakın. Bu
4:59
sıradan bir sayı değil. Sınavlarda
5:01
defalarca sorulmuş kocaman bir sırrı
5:03
saklıyor. Konsept olarak verinin tam
5:05
ortası dediğimiz medyan tam olarak 50
5:08
persentile yani 50. yüzdeliğe eşittir.
5:11
Bitmedi. Aynı zamanda 2 kartile de
5:14
eşittir. Yani formülümüz şu. Medyan
5:17
eşittir 2. kartil. O da eşittir 50
5:19
persentil. Ve unutmadan ekleyeyim.
5:21
Persentiller veriyi 100 eşit parçaya
5:23
bölerken desiller 10 eşit parçaya böler.
5:26
Yani her bir desil aralığı verilerin tam
5:28
olarak %10'unu kapsar. Bölüm 4. Dağılım
5:32
ölçüleri ve çarpıklık. Merkezin yerini
5:34
bulduk. Harika. Peki verilerimiz bu
5:36
merkezin etrafında ne yapıyor? sıkı
5:38
sıkıya birbirlerine mi tutulmuşlar yoksa
5:40
sağa sola iyice yayılmışlar mı? İşte bu
5:42
yayılımı ölçmek için dağılım ölçülerini
5:45
kullanıyoruz. Range yani değişim aralığı
5:48
en büyükle en küçük değer arasındaki o
5:51
en kaba farktır. Ortalama sapma adından
5:54
da anlaşılacağı gibi değerlerin
5:56
ortalamadan ne kadar saptığının mutlak
5:58
ortalaması. Varyans bu sapmaların
6:01
karelerinin ortalaması ve varansın
6:03
karekökünü aldığınızda bingo standart
6:06
sapmayı buluyorsunuz. Yalnız burada çok
6:08
önemli bir detay var. Veriyi
6:10
özetlediğimiz bu araçlar özellikle
6:13
standart sapma descriptive yani tasviri
6:15
istatistiğin konusudur. Eğer işin içine
6:18
hipotez testi veya regresyon gibi
6:20
geleceği tahmin etme durumları giriyorsa
6:22
o zaman çıkarımsal istatistik yapmış
6:24
olursunuz. Son olarak kartil aralığı da
6:27
3üncü kartille 1inci kartil arasındaki
6:29
farktır. Tabii veriler her zaman öyle
6:31
derli toplu simetrik durmaz. Bazen bir
6:34
tarafa doğru ciddi bir yığılma olur.
6:36
Sola çarpık dağılımda altın bir kural
6:38
vardır. Aritmetik ortalama küçüktür
6:40
medyandan. O da küçüktür moddan. Yani
6:42
ortama giren aşırı küçük değerler
6:44
ortalamayı aşağıya ta sola doğru
6:46
çekmiştir. Sol kuyruk uzamış da
6:49
uzamıştır. Bu küçüktür sıralaması
6:51
sınavlarda birebir kelimesi kelimesine
6:53
sorulur. Ortalama en küçükse dağılım
6:56
sola çarpıktır. Nokta. Ayrıca momentlere
6:59
dayalı çarpıklık hesaplarken 3üncü
7:01
momentin standart sapmanın küpüne
7:03
bölündüğünü de notlarınıza mutlaka
7:04
ekleyin. Sağa çarpık dağılıma
7:06
geldiğimizde ise hikaye tamamen tersine
7:09
döner. İşaretler takla atar. Bu sefer
7:13
aşırı büyük uçuk değerler ortalamayı
7:15
tutup yukarıya yani sağa doğru
7:17
çekiştirmiştir. Doğal olarak sıralama
7:20
mod küçüktür medyan küçüktür ortalama
7:23
şekline dönüşür. En popüler olan değer
7:26
yani mod en küçük kalırken ortalama
7:29
sağdaki o büyük değerlerin yüzünden
7:31
şişip büyümüştür. Ve işte geldik görsel
7:34
hikayemizin o kusursuz pürüzsüz sonuna
7:37
simetrik dağılım. Eğer serimizde o sinir
7:39
bozucu aşırı uç değerler yoksa, veriler
7:42
merkezin sağına ve soluna gayet adil
7:44
dağılmışsa, bu üç büyük merkezi ölçü
7:46
birbirine sımsıkı sarılır. Yani ortalama
7:48
eşittir medyan, o da eşittir mod.
7:50
Gözünüzün önüne o muazzam, kusursuz çan
7:53
eğrisini getirebilirsiniz. Bölüm 5.
7:55
Olasılık ve indeksler. İşin artık biraz
7:59
daha geleceği tahmin etme ve geçmişin
8:01
ekonomik analizini yapma kısmındayız.
8:04
Olasılık temel olarak bir olayın
8:05
gerçekleşme şansıdır ve çok ama çok katı
8:08
kuralları vardır. Bir olasılık değeri
8:10
her zaman istisnasız 0 la 1 arasında
8:13
olmak zorundadır. Asla eksiye düşmez.
8:16
Asla 1i geçmez. Yani günlük hayatta
8:18
kullandığımız %120 eminim lafı
8:21
istatistikte tam bir safsatadır.
8:23
Birbirini dışlayan olaylarda yani aynı
8:25
anda olması imkansız şeylerde eğer
8:27
cümlede veya bağlacını görüyorsanız
8:30
olasılıkları direkt toplarsınız. Ve
8:32
sınav komitesinin favorisi Poason
8:34
dağılımı. Eğer çok nadir rastlağan
8:36
olayları mesela bir kavşaktaki kaza
8:39
sayısını veya koca bir üretim bandındaki
8:41
kusurlu parça sayısını modelliyorsanız
8:44
gideceğiniz tek adres Poason
8:45
dağılımıdır. Ortalama olay sayısı
8:47
üzerinden o nadir olayın gerçekleşme
8:49
olasılığını şık diye bulursunuz.
8:52
İndeksler ise büyük verilerin zaman veya
8:54
mekana göre gösterdiği oransal nisbi
8:56
değişimleri anlatır. İkiye ayırıyoruz.
8:59
Eğer fiyat veya miktarın farklı
9:01
şehirler, bölgeler gibi yerleşim yerleri
9:03
arasındaki farkına bakıyorsak buna mekan
9:05
indeksleri diyoruz. Ama yok bir şeyin
9:07
yıllar içerisindeki değişimini merak
9:09
ediyorsak orada devreye zaman temelli
9:11
indeksler giriyor. Özellikle Lases ve
9:13
Fisher indeksleri o hesaplama ve
9:15
ağırlıklandırma tarzlarıyla birbirinden
9:17
ayrılan sınavlarda adını sıkça
9:18
duyacağınız en meşhur zaman temelli
9:20
indekslerdir. Bölüm 6. Sınav
9:23
stratejileri. Buraya kadar zihnimizi
9:25
teorik bilgilerle donattık. Şimdi bütün
9:28
bu emeği AT AÖF final sınavında doğrudan
9:32
nete ve yüksek nota dönüştürecek o
9:34
taktikleri konuşma zamanı. Sınavda
9:37
karşınıza temelde iki tip soru çıkacak.
9:40
Biri formül isteyen kısa hesaplamalar,
9:43
diğeri ise tamamen kavramsal mantık
9:45
soruları. Benim size en büyük tavsiyem
9:48
aritmetik ortalama, varyans, ortalama
9:50
sapma, kartil aralığı ve şu meşhur
9:53
poason formüllerini tek bir A4 kağıdına
9:56
yazıp masanıza asın. Kavram
9:58
sorularındaysa tuzaklara çok dikkat
10:00
edin. Özellikle o sola ve sağa çarpıklık
10:03
durumlarındaki ortalama medyan mod
10:06
sıralamasını mutlaka ezberleyin ve tabii
10:08
ki başından beri üstüne basa basa
10:10
söylediğim o altın kural neydi? Ana
10:13
kütle ve örneklem farkı nedir?
10:16
Tüm birimlerimi inceliyorsunuz. Cevap
10:18
parametre. Sadece bir kısmını çekip
10:21
onunla mı çalışıyorsunuz? Cevap
10:23
istatistik. Sırf bu ayrımı tam olarak
10:25
içselleştirdiğinizde bile emin olun
10:28
birçok soruyu daha kalemi elinize
10:29
almadan çözeceksiniz. İşte böyle
10:32
istatistiğin temellerini omuz omuza
10:34
sağlamlaştırdığımız bu dolu dolu
10:35
incelemenin sonuna geldik. Unutmayın,
10:38
istatistik sadece kağıt üzerindeki
10:40
rakamlar bütünü değil, gerçekten de
10:42
dünyayı ve veriyi okuma sanatıdır.
10:44
Verilerin anlattığı bu büyüleyici
10:45
hikayelerde kendi yolunuzu bulmaya hazır
10:47
mısınız? Videoda incelediğimiz bu dersin
10:50
ve yıla ait çıkmış soruları kendiniz
10:52
deneme sınavı formatında çözmek,
10:53
eksiklerinizi kapatmak ve kendinizi
10:55
detaylıca test etmek için lolanola.com
10:58
adresini ziyaret edebilir, açıklama
11:00
kısmında yer alan bağlantıya
11:01
tıklayabilirsiniz. Sınavınızda şimdiden
11:04
sonsuz başarılar.
Jobs & Education