Todennäköisyys vs. tilastot
Todennäköisyys on mittaus tapahtuman todennäköisyydelle. Koska todennäköisyys on määrällinen mitta, sitä on kehitettävä matemaattisen taustan kanssa. Erityisesti tätä todennäköisyyden matemaattista rakennetta kutsutaan todennäköisyyden teoriaksi. Tilastot ovat tietojen keräämisen, järjestämisen, analysoinnin, tulkinnan ja esittämisen kuria. Suurin osa tilastollisista malleista perustuu kokeisiin ja hypoteeseihin, ja todennäköisyys integroidaan teoriaan, jotta skenaarioita voidaan selittää paremmin.
Lisätietoja todennäköisyydestä
Todennäköisyyden käsitteen yksinkertaiselle heuristiselle soveltamiselle annetaan vankka matemaattinen perusta ottamalla käyttöön aksiomaattiset määritelmät. Tässä mielessä todennäköisyys on satunnaisten ilmiöiden tutkimus, jossa se on keskitetty satunnaismuuttujiin, stokastisiin prosesseihin ja tapahtumiin.
Ennuste todennäköisesti tehdään yleisen mallin perusteella, joka tyydyttää kaikki ongelman näkökohdat. Tämä mahdollistaa kvantifioida epävarmuuden ja tapahtumien esiintymisen todennäköisyyden skenaariossa. Todennäköisyysjakaumafunktioita käytetään kuvaamaan kaikkien mahdollisten tapahtumien todennäköisyyttä tarkasteltavassa ongelmassa.
Toinen todennäköisyyden tutkimus on tapahtumien syy-yhteys. Bayesin todennäköisyys kuvaa aikaisempien tapahtumien todennäköisyyttä tapahtumien aiheuttamien tapahtumien todennäköisyyden perusteella. Tämä muoto on hyödyllinen tekoälyssä, erityisesti koneoppimistekniikoissa.
Lisätietoja tilastoista
Tilastoja pidetään matematiikan haarana ja matemaattisena kokonaisuutena, jolla on tieteellinen tausta. Perusteiden empiirisen luonteen ja sovelluslähtöisen käytön takia sitä ei luokitella puhtaaseksi matemaattisiksi aiheiksi.
Tilastot tukevat tietojen keruuta, analysointia ja tulkintaa koskevia teorioita. Kuvailevia tilastoja ja päätelmätilastoja voidaan pitää tärkeänä osana tilastoja. Kuvaileva tilasto on tilasto-osa, joka kuvaa kvantitatiivisesti tietojoukon pääominaisuuksia. Inferenssitilastot ovat tilastojen haara, jotka tekevät johtopäätöksiä kyseisestä populaatiosta otoksesta saatujen tietojoukkojen perusteella, joille tehdään satunnaisia, havainnollisia ja otantavariaatioita.
Kuvailevissa tilastoissa tehdään tiivistelmä tiedoista, kun taas päättelytilastoja käytetään ennusteiden ja yleisten ennusteiden tekemiseen väestöstä, josta satunnainen otos valittiin.
Mitä eroa todennäköisyyden ja tilastotietojen välillä on??
• Todennäköisyyttä ja tilastoja voidaan pitää kahdesta vastakkaisesta prosessista tai pikemminkin kahdesta käänteisestä prosessista.
• Järjestelmän satunnaisuus tai epävarmuus mitataan todennäköisyysteoriaa käyttämällä sen satunnaismuuttujilla. Kehitetyn kattavan mallin tuloksena yksittäisten elementtien käyttäytyminen voidaan ennustaa. Mutta tilastoissa käytetään pieni joukko havaintoja suuremman joukon käyttäytymisen ennustamiseen, kun taas todennäköisyydessä rajoitetut havainnot valitaan satunnaisesti populaatiosta (suurempi joukko).
• Selkeämmin voidaan todeta, että todennäköisyysteoriaa käyttämällä yleisiä tuloksia voidaan tulkita yksittäisten tapahtumien perusteella ja populaation ominaisuuksia käytetään pienemmän joukon ominaisuuksien määrittämiseen. Todennäköisyysmalli tarjoaa tiedot väestöstä.
• Tilastoissa yleinen malli perustuu tiettyihin tapahtumiin, ja otosominaisuuksia käytetään päätelmään populaation ominaispiirteitä. Tilastollinen malli perustuu myös havaintoihin / tietoihin.