Aþaðýda belirtilen program çerçevesinde, iki günlük bir istatistik kursu ile saðlýklý okuma ve deðerlendirme yapma konusunda önemli bir adým atýlabilir. Bu sayede önümüze gelen raporlarý, datalarý, haberleri çok daha iyi deðerlendirme olanaðýna kavuþabiliriz. Çok karmaþýk olan istatistik teknikleri bu programda olabildiðince günlük kullaným basitliðinde katýlýmcýlara sunulmaya çalýþýlmaktadýr.

Data analizi ile verilerin sýnýflandýrýlmasý, gruplanmasý ve özet okumasýnýn nasýl yapýlacaðý, ortalamalar ve standart sapma hesaplarýnýn kullanýmý gösterilecektir. Olasýlýk bölümü ile olasý durumlarýn gerçekleþme dereceleri ve hesaplamalarý incelenirken, normal daðýlým temel karar alma sürecinin baþlangýcý olarak verilecektir. Örnekleme yöntemi günümüzde artýk olmazsa olmaz bir istatistik aracýdýr. Çok büyük datalarýn içinden bir grup örnek seçerek tüm saha için karar nasýl verebiliriz? Örneðin, seçim sonuçlarýný saðlýklý tahmin etmek için herkese hangi partiye oy vereceðini sormak mý gerekiyor yada günde yüz bin adet üretim yapan bir fabrika hata oranýný tespit için her ürünü kontrol mü etmeli? Örnekleme çok az maliyet ve zaman harcayarak bu sorularýn yanýtýný saðlýklý biçimde bize vermektedir. Zaman serileri trend analizidir. Bugüne kadar olan geliþmelerden hareketle önümüzdeki dönemin þekillenmesini saðlar. Düzenli serilerde kullanýlan bir yöntemdir. Ýndeksler belli baz hesabýna göre geliþmeleri izler. Parametrik olmayan istatistik ise sayýsal datalarýn düzenli olmadýðý konularda yardýmcý bir araçtýr. Karar alma konusu ise elimizdeki verilerden hareketle en uygun stratejinin oluþturulmasý için yapýlan bir analizdir

GÝstatistik, günümüzde tüm alanlarýn vazgeçilmez bir aracý olarak deðerlendirilmektedir. Var olan durumun deðerlendirilmesinde, geleceðe ait beklentilerin oluþturulmasýnda ve bu beklentilere uygun pozisyonlarýn þekillenmesinde istatistik önemli bir yardýmcý olarak ortaya çýkmaktadýr. Biyolojiden týbba, arkeolojiden sosyolojiye, ekonomiden sanata tüm alanlarda istatistiksel veriler ve analiz yoðun olarak kullanýlmaktadýr. Sayýlarý, verileri, ve hatta belirtileri bile saðlýklý okuyabilmenin yolu istatistik bilgisinden geçmektedir.

1. Giriş
2. Betimsel İstatistik
a. Data Analizi
b. Olasılık
c. Normal Dağılım
3. Örnekleme
a. Örnekleme Yöntemi
b. Hipotez Testleri
c. Tahmin
d. Varyans Analizi
e. Ki-Kare Analizi
4. Zaman Serileri
5. İndeksler
6. Parametrik Olmayan İstatistik
7. Karar alma
a. Belirsizlik ve Karar Alma
b. Risk ve Karar Alma
c. Olasılık ve Karar Alma
d. Oyun Teorisi