Geleceği Tahmin Etmek Mümkün mü? Bir İstatistikçi Gerçekten Medyum Olabilir mi?

Kristal küreye bakan birini hayal et. Gözleri kapalı, yüzü derin bir konsantrasyonda. Ama bu kişi aslında bir falcı değil. Gözlükleri, dağınık saçları ve yanındaki dizüstü bilgisayarıyla tam bir akademisyen havasında. Tanıştıralım: Yeni nesil kahin, İstatistik Profesörü Dr. Ada Fisher.

Kristal Küre Değil, “Veri Küresi”

“Bana en sık sorulan soru şu,” diyor Dr. Fisher gülümseyerek:

‘Hocam, geleceği tahmin edebilir misiniz?’

Ve o her seferinde aynı cevabı veriyor:

“Evet, ama yalnızca geçmişi iyi anlayabilirsek.”

Kristal küreyi bir kenara itip büyük bir veri görselleştirmesi açıyor ve ekliyor:

“Benim kehanet gücüm bu. Milyonlarca veri noktası... Hepsi geçmişin izleri, trendleri ve desenleri.”

İstatistikçilerin Gizli Büyü Kitabı: Zaman Serileri

Dr. Fisher, klasik medyumların yıldızlara baktığını söylüyor. Ama istatistikçiler, sayılara bakar. İşte onların “büyü kitapları”:

1. ARIMA Modeli – Geçmiş, Geleceği Söyler

• Geçmiş verilerden yola çıkarak geleceği tahmin eder.

• Örneğin, Bitcoin’in fiyatı, son 12 aylık trendlere göre öngörülebilir.

2. Prophet – Tatil ve Mevsim Etkilerini Anlar

• Facebook tarafından geliştirilen bu model, tatillerin ve özel günlerin etkisini de hesaba katar.

• Black Friday satışları gibi öngörülerde çok başarılıdır.

3. LSTM Ağları – Derin Öğrenmeyle Geleceğe Bakış

• Derin öğrenme tabanlı bu model, zaman içinde ortaya çıkan uzun vadeli ilişkileri keşfeder.

• Hisse senedi fiyatları, yıllar öncesine dayalı etkilerle bile tahmin edilebilir.

Her İstatistikçinin Sihirli Değneği: Bayes Teoremi

"Benim sihirli formülüm mü?" diyor Dr. Fisher, göz kırparak.

"Tabii ki Bayes Teoremi!"

🔍 P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B)

Bu formül, yeni gelen bilgilere göre inançlarımızı nasıl güncellememiz gerektiğini gösterir. Tahminleri sürekli “ince ayar” yapar.

Örnek: İklim Değişikliği

• Geçmiş sıcaklık verileri öncül bilgidir.

• Yeni CO₂ emisyon verileri ise yeni kanıt.

• Bayes sayesinde daha gerçekçi ve güncel tahminler elde ederiz.

Kader Ağları mı? Hayır, Nedensel Modeller

Dr. Fisher’a göre, geleceği tahmin etmenin ötesinde geleceği şekillendirmek de mümkün. Burada devreye nedensel çıkarım giriyor.

Directed Acyclic Graphs (DAG) – Sebep-Sonuç Haritası

• Her düğüm bir değişkeni, her ok bir etkiyi temsil eder.

• Örneğin: Eğitim → Gelir → Sağlık

• Eğitim, hem doğrudan hem dolaylı olarak sağlığı etkiler.

Do-Calculus – “Ya Müdahale Edersen?”

• Diyelim ki eğitim sistemini değiştiriyoruz. Bu, gelecekteki sağlık düzeylerini nasıl etkiler?

• Bu yaklaşım sayesinde, olasılıklar yerine etki senaryoları oluştururuz.

Son Seans: Bir İstatistikçinin İtirafı

Dr. Fisher derin bir nefes alıyor:

“Geleceği tahmin edebilir miyiz? Evet. Ama yalnızca istatistiksel anlamda. Desenleri, olasılıkları, trendleri görebiliriz. Ama insan iradesi, rastlantılar, politik kararlar... İşte orada kristal küremiz bulanıklaşıyor.”

İstatistikçiden medyum olur mu?

Belki evet, ama bu farklı bir medyum türü. Dr. Fisher şöyle özetliyor:

“Biz geleceği okumayız. Onu şekillendiririz.

Her tahmin, aslında bir eylem çağrısıdır.”

Sonuç: Geleceği Şekillendiren Bilim

Dr. Fisher'ın ofisinden ayrılırken şunu fark ediyorsunuz:

İstatistik, yalnızca geçmişi analiz etmekle kalmıyor; geleceğin yol haritasını da çiziyor. Elimizde kesin bir harita yok belki ama yolumuzu aydınlatan bir pusulamız var: veri.

Geleceği görmek isteyenler, kristal küreye değil, istatistiksel modellere bakmalı.

Ve evet, istatistikçiler birer medyum olabilir—ama onların büyüsü, sayılarla yazılmıştır.