Różnica między prawdopodobieństwem a statystykami

Prawdopodobieństwo a statystyki

Prawdopodobieństwo jest miarą prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia. Ponieważ prawdopodobieństwo jest miarą ilościową, należy je opracować na podstawie matematyki. W szczególności ta matematyczna konstrukcja prawdopodobieństwa jest znana jako teoria prawdopodobieństwa. Statystyka to dyscyplina gromadzenia, organizacji, analizy, interpretacji i prezentacji danych. Większość modeli statystycznych opiera się na eksperymentach i hipotezach, a prawdopodobieństwo jest zintegrowane z teorią, aby lepiej wyjaśnić scenariusze.

Więcej o prawdopodobieństwie

Proste heurystyczne zastosowanie pojęcia prawdopodobieństwa ma solidne podstawy matematyczne poprzez wprowadzenie definicji aksjomatycznych. W tym sensie prawdopodobieństwo jest badaniem zjawisk losowych, gdzie jest scentralizowane w zmiennych losowych, procesach stochastycznych i zdarzeniach.

Najprawdopodobniej prognozę oparto na ogólnym modelu, który spełnia wszystkie aspekty problemu. Umożliwia to oszacowanie niepewności i prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzeń w scenariuszu. Funkcje rozkładu prawdopodobieństwa służą do opisania prawdopodobieństwa wszystkich możliwych zdarzeń w rozważanym problemie.

Innym prawdopodobnym dochodzeniem jest przyczynowość zdarzeń. Prawdopodobieństwo Bayesa opisuje prawdopodobieństwo wcześniejszych zdarzeń na podstawie prawdopodobieństwa zdarzeń spowodowanych przez zdarzenia. Ta forma jest przydatna w sztucznej inteligencji, szczególnie w technikach uczenia maszynowego.

Więcej o statystykach

Statystyka jest uważana za gałąź matematyki i ciało matematyczne o podłożu naukowym. Ze względu na empiryczny charakter podstaw i ich zastosowanie zorientowane na aplikację, nie jest on klasyfikowany jako czysty przedmiot matematyczny.

Statystyki wspierają teorie gromadzenia, analizy i interpretacji danych. Statystyki opisowe i statystyki wnioskowania można uznać za główny podział statystyki. Statystyka opisowa to gałąź statystyki, która ilościowo opisuje główne właściwości zbioru danych. Statystyka wnioskowania jest gałęzią statystyki, która wyciąga wnioski dotyczące danej populacji z zestawu danych uzyskanych z próby poddanej losowym, obserwacyjnym i próbnym zmianom.

Statystyki opisowe podsumowują dane, a statystyki wnioskowania służą do prognozowania i przewidywania, ogólnie, o populacji, z której wybrano próbę losową.

Jaka jest różnica między prawdopodobieństwem a statystykami?

• Prawdopodobieństwo i statystyki można uznać za dwa przeciwne procesy, a raczej dwa procesy odwrotne.

• Stosując teorię prawdopodobieństwa, losowość lub niepewność systemu mierzy się za pomocą zmiennych losowych. W wyniku opracowania kompleksowego modelu można przewidzieć zachowanie poszczególnych elementów. Ale w statystykach niewielka liczba obserwacji jest używana do przewidywania zachowania większego zestawu, podczas gdy, prawdopodobnie, ograniczone obserwacje są wybierane losowo z populacji (większy zestaw).

• Mówiąc dokładniej, można stwierdzić, że stosując teorię prawdopodobieństwa wyniki ogólne można wykorzystać do interpretacji poszczególnych zdarzeń, a właściwości populacji służą do określenia właściwości mniejszego zbioru. Model prawdopodobieństwa zapewnia dane dotyczące populacji.

• W statystyce model ogólny opiera się na określonych zdarzeniach, a właściwości próby służą do wnioskowania o charakterystyce populacji. Ponadto model statystyczny opiera się na obserwacjach / danych.