Prawdopodobieństwo kontra 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, organizowania, 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.
W przypadku prawdopodobieństwa prognoza jest oparta na ogólnym modelu, który spełnia wszystkie aspekty problemu. Umożliwia to kwantyfikację niepewności i prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzeń w scenariuszu. Funkcje rozkładu prawdopodobieństwa służą do opisu prawdopodobieństwa wszystkich możliwych zdarzeń w rozważanym problemie.
Kolejne badanie prawdopodobieństwa dotyczy przyczynowości 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 o podłożu naukowym. Ze względu na empiryczny charakter podstaw i ich zastosowanie zorientowane na zastosowanie, nie jest klasyfikowany jako przedmiot czysto matematyczny.
Statystyka wspiera teorie gromadzenia, analizy i interpretacji danych. Statystyka opisowa i statystyka wnioskowa może być uważana za główny podział w statystyce. Statystyka opisowa to gałąź statystyki, która ilościowo opisuje główne właściwości zbioru danych. Statystyka wnioskowa to gałąź statystyki, która wyciąga wnioski na temat danej populacji ze zbioru danych uzyskanych z próby, poddanej wariancjom losowym, obserwacyjnym i losowym.
Statystyka opisowa podsumowuje dane, podczas gdy statystyka wnioskowa służy do tworzenia prognoz i ogólnie przewidywań dotyczących populacji, z której wybrano próbę losową.
Jaka jest różnica między prawdopodobieństwem a statystyką?
• Prawdopodobieństwo i statystyka można uznać za dwa przeciwstawne procesy, a raczej dwa procesy odwrotne.
• Korzystając z teorii prawdopodobieństwa, losowość lub niepewność systemu jest mierzona za pomocą jego zmiennych losowych. W wyniku opracowanego kompleksowego modelu można przewidzieć zachowanie poszczególnych elementów. Jednak w statystykach do przewidywania zachowania większego zestawu wykorzystuje się niewielką liczbę obserwacji, podczas gdy prawdopodobnie ograniczone obserwacje są wybierane losowo z populacji (większy zestaw).
• Bardziej jasno można stwierdzić, że stosując teorię prawdopodobieństwa, ogólne wyniki można wykorzystać do interpretacji poszczególnych zdarzeń, a właściwości populacji można wykorzystać do określenia właściwości mniejszego zbioru. Model prawdopodobieństwa dostarcza danych dotyczących populacji.
• W statystyce model ogólny opiera się na określonych zdarzeniach, a właściwości próbki są używane do wywnioskowania cech populacji. Ponadto model statystyczny opiera się na obserwacjach/danych.
