Varbūtība pret statistiku
Varbūtība ir notikuma iespējamības mērītājs. Tā kā varbūtība ir skaitliski izteikts mērs, tā jāattīsta ar matemātisko pamatu. Šī varbūtības matemātiskā uzbūve ir pazīstama kā varbūtības teorija. Statistika ir datu vākšanas, organizēšanas, analīzes, interpretēšanas un prezentēšanas disciplīna. Lielākā daļa statistikas modeļu ir balstīti uz eksperimentiem un hipotēzēm, un varbūtība ir integrēta teorijā, lai labāk izskaidrotu scenārijus.
Vairāk par Varbūtību
Varbūtības jēdziena vienkāršai heiristiskai pielietošanai tiek dots stabils matemātiskais pamats, ieviešot aksiomātiskas definīcijas. Šajā ziņā varbūtība ir nejaušu parādību izpēte, kur tā ir centralizēta nejaušajos mainīgajos, stohastiskajos procesos un notikumos.
Visticamāk, tiek prognozēta, pamatojoties uz vispārēju modeli, kas apmierina visus problēmas aspektus. Tas ļauj kvantitatīvi noteikt scenārija nenoteiktību un notikumu iespējamību. Varbūtības sadalījuma funkcijas tiek izmantotas, lai aprakstītu visu iespējamo notikumu varbūtību aplūkotajā problēmā.
Vēl viena varbūtības izpēte ir notikumu cēloņsakarība. Bajesa varbūtība raksturo iepriekšējo notikumu iespējamību, pamatojoties uz notikumu varbūtību, ko izraisījuši notikumi. Šī forma ir noderīga mākslīgajā intelektā, it īpaši mašīnmācīšanās paņēmienos.
Vairāk par statistiku
Statistika tiek uzskatīta par matemātikas nozari un matemātisku ķermeni ar zinātnisku izcelsmi. Tā kā pamati ir empīriski un uz lietošanu orientēta lietošana, tas nav klasificēts kā tīrs matemātisks priekšmets.
Statistika atbalsta teorijas datu vākšanai, analīzei un interpretācijai. Aprakstošo statistiku un secinošo statistiku var uzskatīt par galveno statistikas sadalījumu. Aprakstošā statistika ir statistikas nozare, kas kvantitatīvi apraksta datu kopas galvenās īpašības. Secinošā statistika ir statistikas nozare, kurā secinājumus par attiecīgo populāciju izdara no datu kopas, kas iegūta no izlases, kas pakļauta nejaušām, novērošanas un izlases variācijām.
Aprakstošā statistika apkopo datus, bet secinošo statistiku izmanto, lai izveidotu prognozes un prognozētu kopumā par populāciju, no kuras tika atlasīta nejaušā izlase.
Kāda ir atšķirība starp varbūtību un statistiku?
• Varbūtību un statistiku var uzskatīt par diviem pretējiem procesiem vai drīzāk par diviem apgrieztiem procesiem.
• Izmantojot varbūtības teoriju, sistēmas nejaušību vai nenoteiktību mēra, izmantojot tās nejaušos mainīgos. Izstrādātā visaptverošā modeļa rezultātā var paredzēt atsevišķu elementu uzvedību. Bet statistikā neliels novērojumu skaits tiek izmantots, lai prognozētu lielāka kopuma uzvedību, turpretī, iespējams, ierobežoti novērojumi tiek izvēlēti nejauši no populācijas (lielākā kopa).
• Skaidrāk var apgalvot, ka, izmantojot varbūtības teoriju, vispārējos rezultātus var izmantot, lai interpretētu atsevišķus notikumus, un populācijas īpašības tiek izmantotas, lai noteiktu mazākas kopas īpašības. Varbūtības modelis sniedz datus par populāciju.
• Statistikā vispārējais modelis ir balstīts uz konkrētiem notikumiem, un izlases īpašības tiek izmantotas, lai secinātu par populācijas īpašībām. Arī statistikas modelis ir balstīts uz novērojumiem / datiem.
