Atšķirība starp varbūtību un statistiku

Varbūtība vs statistika

Varbūtība ir notikuma iespējamības mērs. Tā kā varbūtība ir kvantitatīvs rādītājs, tā jāattīsta, ņemot vērā matemātisko fonu. Konkrētāk, šo varbūtības matemātisko uzbūvi sauc par varbūtības teoriju. Statistika ir datu vākšanas, organizēšanas, analīzes, interpretācijas un noformēšanas disciplīna. Lielākā daļa statistisko modeļu ir balstīti uz eksperimentiem un hipotēzēm, un varbūtība ir integrēta teorijā, lai labāk izskaidrotu scenārijus.

Vairāk par varbūtību

Varbūtības jēdziena vienkāršajam heiristiskajam pielietojumam tiek dots stabils matemātiskais pamats, ieviešot aksiomātiskas definīcijas. Šajā ziņā varbūtība ir izlases parādību izpēte, kur tā tiek koncentrēta nejaušos mainīgos, stohastiskos procesos un notikumos..

Iespējams, ka prognoze tiek veikta, pamatojoties uz vispārēju modeli, kas atbilst visiem problēmas aspektiem. Tas ļauj kvantitatīvi noteikt scenārija nenoteiktību un notikumu iespējamību. Varbūtības sadalījuma funkcijas tiek izmantotas, lai aprakstītu visu iespējamo notikumu varbūtību attiecīgajā problēmā.

Vēl viena iespējamības izpēte ir notikumu cēloņsakarība. Bajesija varbūtība apraksta iepriekšēju notikumu iespējamību, pamatojoties uz notikumu izraisīto notikumu varbūtību. Šī forma ir noderīga mākslīgajā intelektā, īpaši mašīnmācīšanās metodēs.

Vairāk par statistiku

Statistika tiek uzskatīta par matemātikas nozari un matemātisku ķermeni ar zinātnisku pieredzi. Pamatu empīriskā rakstura un uz to orientētās lietojuma dēļ tas netiek klasificēts kā tīri matemātisks priekšmets.

Statistika atbalsta teorijas datu vākšanai, analīzei un interpretācijai. Aprakstošo un secinošo statistiku var uzskatīt par galveno statistikas dalījumu. Aprakstošā statistika ir statistikas nozare, kas kvantitatīvi raksturo datu kopas galvenās īpašības. Inferenciālā statistika ir statistikas nozare, kurā secinājumus par attiecīgo populāciju izdara no datu kopas, kas iegūta no izlases, pakļauta izlases, novērošanas un izlases variācijām..

Aprakstošajā statistikā apkopoti dati, savukārt secinošā statistika tiek izmantota, lai veiktu prognozes un vispārīgas prognozes par iedzīvotājiem, no kuriem tika izvēlēta nejaušā izlase..

Kāda ir atšķirība starp varbūtību un statistiku?

• Varbūtību un statistiku var uzskatīt par diviem pretējiem procesiem vai drīzāk par diviem apgrieztajiem procesiem.

• Izmantojot varbūtības teoriju, sistēmas nejaušību vai nenoteiktību mēra, izmantojot tās izlases lielumus. Izstrādātā visaptverošā modeļa rezultātā var paredzēt atsevišķu elementu izturēšanos. Bet statistikā tiek izmantots neliels skaits novērojumu, lai prognozētu lielākas kopas uzvedību, turpretī, iespējams, ierobežoti novērojumi tiek izvēlēti pēc nejaušības principa no populācijas (lielāks kopums)..

• Skaidrāk nosakot, ka, izmantojot varbūtību teoriju, vispārīgos rezultātus var izmantot, lai interpretētu atsevišķus notikumus, un populācijas īpašības tiek izmantotas, lai noteiktu mazākas kopas īpašības. Varbūtības modelis nodrošina datus par populāciju.

• Statistikā vispārīgais modelis ir balstīts uz konkrētiem notikumiem, un izlases īpašības tiek izmantotas, lai secinātu populācijas īpašības. Arī statistiskais modelis ir balstīts uz novērojumiem / datiem.