Varbūtība pret statistiku
Varbūtība ir notikuma iespējamības mērs. Tā kā varbūtība ir kvantitatīvs rādītājs, tā ir jāizstrādā ar matemātisko fonu. Konkrēti, šī varbūtības matemātiskā uzbūve ir pazīstama kā varbūtības teorija. Statistika ir datu vākšanas, organizēšanas, analīzes, interpretācijas un prezentācijas 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 vienkāršajam heiristiskajam pielietojumam ir dots stabils matemātisks pamats, ieviešot aksiomātiskas definīcijas. Šajā ziņā varbūtība ir gadījuma parādību izpēte, kur tā ir centralizēta nejaušajos lielumos, stohastiskos procesos un notikumos.
Iespējams, prognoze tiek veikta, pamatojoties uz vispārēju modeli, kas apmierina visus problēmas aspektus. Tas ļauj kvantitatīvi noteikt nenoteiktību un notikumu rašanās iespējamību scenārijā. Varbūtību sadalījuma funkcijas tiek izmantotas, lai aprakstītu visu iespējamo notikumu iespējamību aplūkotajā uzdevumā.
Vēl viena varbūtības izpēte ir notikumu cēloņsakarība. Bajesa varbūtība apraksta iepriekšējo notikumu iespējamību, pamatojoties uz notikumu izraisīto notikumu varbūtību. Šī veidlapa ir noderīga mākslīgajā intelektā, jo īpaši mašīnmācīšanās tehnikās.
Vairāk par statistiku
Statistika tiek uzskatīta par matemātikas nozari un matemātisku ķermeni ar zinātnisku pamatojumu. Pamatu empīriskā rakstura un uz lietojumu orientētā lietojuma dēļ tas netiek klasificēts kā tīri matemātisks priekšmets.
Statistika atbalsta teorijas datu vākšanai, analīzei un interpretācijai. Aprakstošo statistiku un secinājumu statistiku var uzskatīt par galveno statistikas iedalījumu. Aprakstošā statistika ir statistikas nozare, kas kvantitatīvi apraksta datu kopas galvenās īpašības. Secinājumu statistika ir statistikas nozare, kas izdara secinājumus par attiecīgo populāciju no datu kopas, kas iegūta no izlases, kas pakļauta nejaušām, novērošanas un izlases izmaiņām.
Aprakstošā statistika apkopo datus, savukārt secinājumu statistika tiek izmantota, lai veiktu prognozes un vispārēji prognozētu 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 ar tās nejaušības lielumu palīdzību. Izstrādātā visaptverošā modeļa rezultātā var paredzēt atsevišķu elementu uzvedību. Taču statistikā neliels novērojumu skaits tiek izmantots, lai prognozētu lielākas kopas uzvedību, turpretī, iespējams, ierobežoti novērojumi tiek atlasīti nejauši no populācijas (lielākā kopa).
• Skaidrāk var teikt, ka, izmantojot varbūtības teoriju, vispārējos rezultātus var izmantot atsevišķu notikumu interpretēšanai, bet populācijas īpašības tiek izmantotas, lai noteiktu mazākas kopas īpašības. Varbūtības modelis sniedz datus par populāciju.
• Statistikā vispārīgais modelis ir balstīts uz konkrētiem notikumiem, un izlases īpašības tiek izmantotas, lai secinātu kopas raksturlielumus. Arī statistikas modelis ir balstīts uz novērojumiem/datiem.
