Tikimybė ir statistika
Tikimybė yra įvykio tikimybės matas. Kadangi tikimybė yra kiekybiškai išreikšta priemonė, ją reikia plėtoti atsižvelgiant į matematinį pagrindą. Konkrečiai, ši tikimybės matematinė struktūra yra žinoma kaip tikimybės teorija. Statistika yra duomenų rinkimo, tvarkymo, analizės, aiškinimo ir pateikimo disciplina. Dauguma statistinių modelių yra pagrįsti eksperimentais ir hipotezėmis, o tikimybė yra integruota į teoriją, siekiant geriau paaiškinti scenarijus.
Daugiau apie Tikimybę
Paprastam euristiniam tikimybės sąvokos pritaikymui suteikiamas tvirtas matematinis pagrindas, įvedant aksiomatinius apibrėžimus. Šia prasme tikimybė yra atsitiktinių reiškinių tyrimas, kai jis yra sutelktas atsitiktiniuose kintamuosiuose, stochastiniuose procesuose ir įvykiuose.
Tikimybė, kad prognozė atliekama remiantis bendruoju modeliu, kuris tenkina visus problemos aspektus. Tai leidžia kiekybiškai įvertinti scenarijaus neapibrėžtumą ir įvykių atsiradimo tikimybę. Tikimybių skirstymo funkcijos naudojamos apibūdinti visų galimų įvykių tikimybę nagrinėjamoje problemoje.
Kitas tikimybės tyrimas yra įvykių priežastingumas. Bajeso tikimybė apibūdina ankstesnių įvykių tikimybę, remiantis įvykių, kuriuos sukėlė įvykiai, tikimybe. Ši forma yra naudinga dirbtiniam intelektui, ypač mašininio mokymosi metodams.
Daugiau apie statistiką
Statistika laikoma matematikos šaka ir matematiniu kūnu, turinčiu mokslinį pagrindą. Dėl empirinio pagrindų pobūdžio ir į taikymą orientuoto naudojimo jis nėra priskiriamas grynai matematiniams dalykams.
Statistika remia duomenų rinkimo, analizės ir aiškinimo teorijas. Aprašomąją statistiką ir išvestinę statistiką galima laikyti pagrindiniu statistikos padalijimu. Aprašomoji statistika yra statistikos šaka, kuri kiekybiškai apibūdina pagrindines duomenų rinkinio savybes. Išvestinė statistika yra statistikos šaka, iš kurios iš duomenų, gautų iš imties, atliekant atsitiktinius, stebėjimo ir atrankos variantus, išvadas apie atitinkamą populiaciją daro.
Aprašomojoje statistikoje apibendrinami duomenys, o išvestinė statistika naudojama prognozėms ir apskritai prognozuoti populiacijai, iš kurios buvo pasirinkta atsitiktinė imtis.
Kuo skiriasi tikimybė nuo statistikos?
• Tikimybę ir statistiką galima laikyti dviem priešingais, tiksliau, dviem atvirkštiniais procesais.
• Naudojant tikimybių teoriją, sistemos atsitiktinumas ar neapibrėžtumas matuojamas naudojant jos atsitiktinius kintamuosius. Dėl sukurto išsamaus modelio galima numatyti atskirų elementų elgesį. Tačiau statistikoje didesnio rinkinio elgesiui prognozuoti naudojamas nedidelis stebėjimų skaičius, o tikėtina, kad iš populiacijos (didesnio rinkinio) atsitiktinai pasirenkami riboti stebėjimai.
• Aiškiau galima teigti, kad naudojant tikimybių teoriją bendrieji rezultatai gali būti naudojami atskiriems įvykiams interpretuoti, o populiacijos savybės naudojamos mažesnio rinkinio savybėms nustatyti. Tikimybės modelis pateikia duomenis apie populiaciją.
• Statistikoje bendrasis modelis remiasi konkrečiais įvykiais, o populiacijos ypatybėms spręsti naudojamos imties savybės. Be to, statistinis modelis yra pagrįstas stebėjimais / duomenimis.
