Prawdopodobieństwo a statystyki
Prawdopodobieństwo jest miarą prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia. Ponieważ prawdopodobieństwo jest miarą ilościową, należy je opracować na podstawie matematycznej. W szczególności ta matematyczna konstrukcja prawdopodobieństwa jest znana jako teoria prawdopodobieństwa. Statystyka to dziedzina gromadzenia, organizacji, analizy, interpretacji i prezentacji danych. Większość modeli statystycznych opiera się na eksperymentach i hipotezach, a prawdopodobieństwo jest zintegrowane z teorią, aby lepiej wyjaśniać scenariusze.
Więcej o prawdopodobieństwie
Proste, heurystyczne zastosowanie pojęcia prawdopodobieństwa uzyskuje solidne podstawy matematyczne dzięki wprowadzeniu definicji aksjomatycznych. W tym sensie prawdopodobieństwo jest badaniem zjawisk losowych, w których jest scentralizowane w zmiennych losowych, procesach stochastycznych i zdarzeniach.
Prawdopodobnie prognoza jest wykonywana na podstawie ogólnego modelu, który spełnia wszystkie aspekty problemu. Pozwala to na kwantyfikację niepewności i prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzeń w scenariuszu. Funkcje rozkładu prawdopodobieństwa służą do opisu prawdopodobieństwa wszystkich możliwych zdarzeń w rozważanym problemie.
Kolejnym badaniem prawdopodobieństwa jest przyczynowość wydarzeń. Prawdopodobieństwo bayesowskie opisuje prawdopodobieństwo wcześniejszych zdarzeń na podstawie prawdopodobieństwa zdarzeń spowodowanych przez zdarzenia. Ta forma jest przydatna w sztucznej inteligencji, zwłaszcza w technikach uczenia maszynowego.
Więcej o statystykach
Statystyka jest uważana za gałąź matematyki i ciało matematyczne z zapleczem naukowym. Ze względu na empiryczny charakter podstaw i ich zastosowanie zorientowane na zastosowanie, nie jest klasyfikowany jako przedmiot czysto matematyczny.
Statystyka wspiera teorie dotyczące gromadzenia, analizy i interpretacji danych. Statystyka opisowa i statystyka wnioskowa mogą być uważane za główny dział statystyki. Statystyka opisowa to gałąź statystyki, która opisuje ilościowo główne właściwości zbioru danych. Statystyka wnioskowa to gałąź statystyki, która wyciąga wnioski na temat danej populacji ze zbioru danych uzyskanych z próby, podlegającej wahaniom losowym, obserwacyjnym i losowym.
Statystyka opisowa podsumowuje dane, podczas gdy statystyka inferencyjna służy do prognozowania i przewidywania, ogólnie, populacji, z której wybrano próbę losową.
Jaka jest różnica między prawdopodobieństwem a statystyką?
• Prawdopodobieństwo i statystykę można uznać za dwa przeciwstawne procesy lub raczej dwa procesy odwrotne.
• Korzystając z teorii prawdopodobieństwa, losowość lub niepewność systemu mierzy się za pomocą jego zmiennych losowych. W wyniku opracowanego kompleksowego modelu można przewidzieć zachowanie poszczególnych elementów. Jednak w statystykach niewielka liczba obserwacji służy do przewidywania zachowania większego zbioru, podczas gdy prawdopodobnie ograniczone obserwacje są wybierane losowo z populacji (większy zbiór).
• Bardziej wyraźnie można stwierdzić, że stosując teorię prawdopodobieństwa, ogólne wyniki można wykorzystać do interpretacji poszczególnych zdarzeń, a właściwości populacji - do określenia właściwości mniejszego zbioru. Model prawdopodobieństwa dostarcza danych dotyczących populacji.
• W statystyce model ogólny opiera się na określonych zdarzeniach, a właściwości próbki są wykorzystywane do wnioskowania o cechach populacji. Ponadto model statystyczny jest oparty na obserwacjach / danych.
