İstatistik

21. yüzyılda küresel ekonomik durumu değerlendirmek için birkaç faktöre bakmak gerekir. 21. yüzyılın başlarında zor bir dönem geçirdik. Bir küresel finansal kriz yaşandı ve bu kriz birçok ülkeyi etkiledi. Ancak, krizden sonra dünya ekonomisi toparlandı ve birçok ülke ekonomik büyüme kaydetti. Bununla birlikte, büyüme her zaman herkes için eşit dağılmadığından bazı ülkeler veya toplum kesimleri diğerlerinden daha fazla fayda sağladı. 

Bu nedenle, örneğin, gelir eşitsizliğinin ekonomik kötüleşme konusunda önemli bir faktör olduğunu söyleyebiliriz. Bazı ülkelerde ve bölgelerde, gelir eşitsizliği arttı ve orta sınıfın zayıflamasıyla birlikte ekonomik güçlükler belirginleşmeye başladı. Bunları işsizlik oranları, enflasyon, borç yükü ve diğer ekonomik göstergeler gibi bir ülkenin veya bölgenin ekonomik durumunu değerlendirmede dikkate alınması gereken faktörleri inceleyerek görebiliyoruz.

Ayrıca, küresel ekonomik koşulları değerlendirirken, çevresel faktörler de göz önünde bulundurulmalıdır. Önceki yazımda da vurguladığım gibi iklim değişikliği, doğal kaynakların tükenmesi ve çevresel bozulma gibi faktörler, gelecekte ekonomik şartları etkileyebilir. Dolayısıyla, tüm bu faktörlerin sürekli izlenmesi ve ölçülmesi ve sapmalara bakılarak gerekli düzeltici kararların alınması ve bu doğrultuda çalışmaların gerçekleştirilmesi gerekir. İşte istatistik burada devreye girer. 

Bir disiplin olarak istatistik, büyük ölçüde geçen yüzyılda gelişmiştir. Ondan önce istatistik için matematiksel temel olan olasılık teorisi, 17-19. yüzyılları arasında Thomas Bayes, Pierre-Simon Laplace ve Carl Gauss'un çalışmalarına dayanarak geliştirilmiştir. Olasılığın salt kuramsal doğasının aksine istatistik, verilerin analizi ve modellenmesi ile ilgili uygulamalı bir bilimdir. 19. yüzyıl sonlarına doğru modern istatistiğin kökleri, Francis Galton ve Karl Pearson’ın çalışmalarına dayanır. Roland Alymer Fischer de 20. yüzyılın başlarında modern istatistiğin öncülerinden biri olmuş, “deneysel tasarımın” temel fikirlerini ve “maksimum olasılık” tahminlerini ortaya koymuştur. 

Fakat istatistiği günümüzde yaygın olarak kullanıldığı haline getiren John Tukey’dir. 1962'de yayınlanan ve çok etki yaratan İstatistiğin Geleceği (The Future of Statistics) adlı makalesinde John Tukey, istatistik alanının ilerlemediğini dile getirerek “istatistik matematiğine” çok fazla odaklanıldığını ve verilerin analizi konusuna yeteri derecede odaklanılmadığını söyleyerek farklı bir yaklaşım önermiştir. İstatistik konusundaki hâkim olan felsefi doktrinlere karşı gelen bir hareketle, Tukey bir istatistikçi değil, bir “veri analisti” olarak kendini ispat ederek istatistik devriminde ilk adımı atmıştır. Ancak, Tukey’in istatistik disiplinini, istatistiksel çıkarım zorluklarından uzaklaşarak “Keşifsel Veri Analizi” (KVA-Exploratory Data Analysis-EDA) olarak bilinen yeni bir alana götürmesi, 1977 yılında başyapıtı Exploratory Data Analysis'in yayınlanmasına kadar beklemiştir. Tukey, KVA’yı bir tür “sayısal dedektiflik çalışması” olarak görmüştür. 

Peki bu yaklaşım nasıl bir sonuç vermektedir? Ne işimize yarayabilir? Her şeyden önce, büyük veri olarak tanımladığımız günümüzün astronomik olarak artan veri miktarını analiz edebilmek için en uygun yaklaşım KVA’dır. Böylece veri yığınları arasında kaybolmak yerine ölçümler yaparak bu verilerde yer alan “örüntüleri” (pattern) ortaya koyup eğilim (trend) dediğimiz uzun vadeli gelişmeleri tahmin edebilmek, küresel ekonomik durumumuzu öngörebilmek mümkün hale gelir. 

İnsanlık için en büyük belirsizlik gelecekte ne olacağıdır. Bunu kendimiz için değil çocuklarımız için düşünürüz. Geçmiş verilerin keşifsel analizi ise bize bu bilinmezliği bir nebze olsun aralama ve belirli hata payıyla geleceği öngörebilme fırsatı verir. Tabii, istatistikten anlayana. Diğer bir deyişle, tıpkı araba farlarının yaptığı gibi karanlıkta “önümüzü görebilmemizi” sağlar. O yüzden, istatistiklerden korkmayalım. “Geçmiş bizim dostumuzdur” sözünden hareketle geçmiş verilere bakarak geleceğimizi daha iyi şartlarda yaşanabilir bir hale sokmak için çalışalım.