Sandsynlighed vs. statistik:

Størstedelen af de studerende er stadig ikke i stand til at skelne mellem sandsynlighed og statistik. Sandsynlighed og statistik er de beslægtede områder af matematikken. Vi bruger dem til at analysere den relative hyppighed af begivenheder. Men der er en stor forskel sandsynlighed vs. statistik. Lad os starte med den grundlæggende sammenligning

Sandsynlighed beskæftiger sig med forudsigelse af fremtidige begivenheder. På den anden side bruges statistik til at analysere hyppigheden af tidligere begivenheder. Endnu en ting sandsynlighed er den teoretiske gren af matematikken, mens statistik er en anvendt gren af matematikken.

Både disse fag er afgørende, relevante og nyttige for matematikstuderende. Men som matematikstuderende bør du vide, at de ikke er det samme. Der kan være en masse ligheder mellem dem, men de er stadig forskellige fra hinanden.

Du bør se forskellen, fordi det vil hjælpe dig til at fortolke relevansen af matematiske beviser korrekt. Masser af studerende og matematikere får ikke succes alle, fordi de ikke var i stand til at finde forskellen mellem sandsynlighed vs statistik. Lad os grave i forskellene baseret på et par punkter:-

Sandsynlighed vs statistik

Definition

Definition af Sandsynlighed

Det er den gren af matematikken og analyserer de tilfældige fænomener, at begivenheden vil forekomme. Resultatet kan ikke bestemmes, før begivenheden indtræffer. Men der er altid flere mulige udfald.

Sandsynlighed handler om at analysere de faktiske udfald. Den ligger mellem 0 og 1. Hvor 0 står for umulighed, og 1 står for sikkerhed. Jo højere tal for sandsynlighed tæt på 1, jo større er chancen for, at begivenheden vil ske.

Definition af statistik

Statistik er en gren af matematikken. Den anvendes kvantificerede modeller og repræsentationer for et givet sæt af eksperimentelle data. Statistik er at have masser af metoder til at indsamle, gennemgå, analysere og drage konklusioner fra enhver samling af data.

Med andre ord bruges det til at opsummere en proces, der bruges af analytikeren til at karakterisere datasættet. Statistikere bruger statistisk analyse til at indsamle og evaluere data. Den bruges også til at sammenfatte dataene i matematisk form.

Eksempler

Eksempel på sandsynlighed

I tilfældet med sandsynlighed ville matematikerne se terningerne og tænke: “Sekssidede terninger? De vil også få en forudsigelse om, at terningerne sandsynligvis vil lande, og hver side vil ligeligt vende opad. Derefter vil de også antage, at hver side vil komme op med sandsynligheden ⅙.

Eksempel på statistik

På den anden side vil statistikeren antage det samme terningescenarie med forskellige forudsætninger. I dette tilfælde vil matematikeren se terningerne og tænke: “Disse terninger ser måske OK ud, men hvordan kan jeg vide, at de ikke er ladede?

Dertil vil han bruge metoden til at se på et stykke tid og holde styr på, hvor ofte hvert tal kommer op. Derefter vil han beslutte, at observationerne er i overensstemmelse med antagelsen om lige sandsynlighedsflader. Når han vil få tilstrækkelig tillid til, at terningerne er retfærdige.

Typer

Sandsynlighedstyper

Der findes 4 væsentlige sandsynlighedstyper

Klassisk sandsynlighed

Det er den første sandsynlighedstilgang. I denne tilgang bruger vi ofte møntkast og terningkast. Vi beregner resultaterne ved at registrere alle de mulige udfald af aktiviteterne og registrere de faktiske forekomster.

Lad os forstå det med et solidt eksempel, hvis du kaster en mønt. Så vil du altid kun have to mulige udfald, enten plat eller krone. Men hvis du kaster den samme mønt 10 gange, så vil du have 20 udfald, og du vil registrere hvert enkelt udfald hver gang.

Eksperimentel sandsynlighed

Det er anderledes end den seneste eksperimentelle sandsynlighed er baseret på antallet af mulige udfald ved det samlede antal forsøg. For eksempel, når vi kaster en mønt, er de samlede mulige udfald to, enten plat eller krone. På den anden side, hvis mønten kastes 100 gange, og den lander på plat 30 gange. Så er den teoretiske sandsynlighed 30/100.

Teoretisk sandsynlighed

Den teoretiske sandsynlighed er en tilgang, der er baseret på den mulige sandsynlighed for de mulige chancer for, at noget vil ske. Antag for eksempel, at vi har terninger, og vi ønsker at kende dens teoretiske sandsynlighed for, at den vil lande på tallet “3”, når vi kaster den.

I terninger er der altid 6 muligheder, fordi en terning har 6 tal. Så hvis vi ønsker, at terningen skal lande på tallet 3, så har man 1:6 chance for, at den lander på 3.

Subjektiv sandsynlighed

Subjektiv sandsynlighed er også kendt som personlig sandsynlighed. Fordi den er baseret på en persons egne personlige ræsonnementer og vurderinger. Med andre ord er det sandsynligheden for det udfald, som en person forventer, at det vil ske. Der findes ingen formelle metoder eller beregninger for subjektiv sandsynlighed.

Da den er baseret på en persons viden. Lad os for eksempel antage, at du ser en fodboldkamp. Og i løbet af kampen vil du hjemmeholdet vinde kampen. Dine beslutninger kan være baseret på fakta eller meninger om de to holds spil og også sandsynligheden for, at holdet vinder.

Læs også

• Power BI vs Tableau: Hvilket er det bedre forretningsværktøj
• Statistik vs. maskinlæring: Hvilket er mere kraftfuldt
• Python vs Matlab: Hvilket er det bedste sprog
• Den bedste guide om sammenligningen mellem SPSS vs SAS
• SPSS vs Excel: Hvilket er det bedste værktøj til statistik

Typer af statistik

Der findes to typer statistik

Deskriptiv

I deskriptiv statistik beskriver statistikeren målet. Her bruger vi numeriske mål til at fortælle om egenskaberne ved et datasæt. desuden handler den beskrivende statistik om præsentation og indsamling af data.

Det er ikke så enkelt, som det ser ud for statistikere. Statistikerne skal være opmærksomme på at designe eksperimenter, vælge den rigtige fokusgruppe. De skal også undgå skævheder for at få mere robuste resultater fra eksperimenterne. Der findes to typer af beskrivende statistik.

Typer af beskrivende statistik

• Mål for central tendens
• Mål for variabilitet

Inferentiel statistik

Inferentiel statistik er ikke nem statistik. Den er mere kompliceret end beskrivende statistik. Den fremstilles ved hjælp af komplekse matematiske beregninger. Disse beregninger er ganske nyttige for videnskabsmænd.

Og giver dem mulighed for at udlede tendenser om en større population på baggrund af en undersøgelse af en stikprøve, der er udtaget fra den. De fleste forudsigelser af fremtiden foretages ved hjælp af inferentialstatistik. Statistikere skal udforme det rigtige eksperiment for at kunne drage de relevante konklusioner af sin undersøgelse.

Typer af inferentialstatistik

• Regressionsanalyse
• Variansanalyse (ANOVA)
• Kovariansanalyse (ANCOVA)
• Statistisk signifikans (t-test)
• Korrelationsanalyse

Model

Probabilistisk model

Vi bruger denne model til at indarbejde de tilfældige variabler og sandsynlighedsfordelinger i modellen for en begivenhed eller et fænomen. Vi ved, at den deterministiske model kun giver et enkelt muligt udfald for en begivenhed.

Med den probabilistiske model har vi en løsning i form af en sandsynlighedsfordeling. Disse modeller er gavnlige, fordi de bevidst os fra alt om en situation, som vi kan overse uden disse modeller.

Her er et eksempel: Lad os antage, at du har en livsforsikring. Den er baseret på det faktum, at du med sikkerhed vil dø. Men du ved ikke, hvornår du vil dø.

Statistisk model

En statistisk model er en slags matematisk model. Den omfatter et sæt statistiske forudsætninger vedrørende generering af stikprøvedata. Den repræsenterer dataene i en idealiseret form og den datagenererende proces.

Statistisk modal er også specificeret som en matematisk relation mellem en eller flere ikke-tilfældige variabler samt tilfældige variabler. Statistisk model har også afledt alle statistiske hypotesetests og alle statistiske estimatorer.

Anvendelser

Anvendelser af sandsynlighed

Sandsynlighed har noget at gøre med enhver ændring, du kan skabe. Med andre ord er det en undersøgelse af ting, at noget kan ske eller ikke ske. Sandsynlighed er en afgørende del af vores liv.

Vi bruger den mange gange på en enkelt dag uden at tænke os om. Vi bruger den det meste af tiden, som regel uden at tænke over det. Alt fra vejrudsigten til vores chancer for at dø i en ulykke er alt sammen sandsynlighed.

• Sandsynlighed hjælper os med at få en idé om vejrudsigten. I denne vælger vi nogle af prognosebetingelserne og anvender derefter sandsynligheden til at fjerne den, som har større chancer for at ske.
• Det er også nyttigt i cricket. Ved du hvordan? Det hjælper med at få det estimerede batting average for batsmanen. Lad mig forklare det med et eksempel, når en batsman kommer ud på cricketbanen for at slå. Statistikken analyserer dens gennemsnit på baggrund af de kampe, den har spillet. Den tæller også den kamp, han spiller, og beregner gennemsnittet på grundlag af, at han har været not-out i kampene.
• Det er ganske nyttigt i politik. Ved du ikke hvordan? Succes i politiske valg er baseret på en række forskellige ting. Sandsynligheden hjælper os med at få estimatet fra disse faktorer individuelt og kombineret for at estimere den mest fortjente kandidat til at vinde.
• Sandsynligheden er altid nyttig når man vender en mønt eller terning. Vi bruger begge dele i forskellige situationer. Sandsynlighed lader os altid vide, hvor mange gange den pågældende begivenhed kan ske.
• Det er også nyttigt i forbindelse med forsikringer. Der findes forskellige former for forsikring. Og alle forsikringer er afhængige af flere faktorer. Sandsynligheden hjælper selskabet med at beregne, hvor mange chancer forsikringstagere har for at gøre krav på forsikringen.

Anvendelse af statistik

Statistik holder os informeret og opmærksom på, hvad der sker omkring os. Statistik er en vigtig del af vores liv, fordi vores verden er fuld af information. Og alle disse oplysninger bestemmes matematisk af Statistics Help. Det betyder, at statistik er nyttigt for at få korrekte data. Her er de flere anvendelser af statistik i vores daglige liv.

• Forskning er umulig uden hjælp fra statistik. Fordi statistik tilbyder forskellige metoder, der hjælper forskeren med at udføre forskning mere effektivt, bruger de deres statistiske færdigheder til at indsamle relevante data fra flere kilder. Og derefter udføre nogle statistikmetoder på dataene for at nå frem til en konklusion.
• Statistik er også nyttig på det finansielle marked. Den spiller en afgørende rolle for investorer og handlende. Den hjælper dem med at beregne, hvilken aktie eller obligation der har størst markedsværdi. På baggrund af statistikker udarbejder de deres investeringsstrategi.
• Statistik har også betydning inden for lægevidenskab. Videnskabsmanden viser en videnskabsmand skal vise en statistisk gyldig effektivitetsgrad for lægemidlet. Det hjælper også med at bestemme virkningen af enhver sygdom blandt mennesker og dyr.
• Alle industrier bruger dagligt statistik til at udføre forskellige operationer. Et af de vigtigste begreber for enhver industri er kvalitetstestning. Hver virksomhed fremstiller dagligt mange produkter. Og de ønsker heller ikke at gå på kompromis med kvaliteten. Virksomheden kan ikke teste hvert enkelt produkt. Til dette formål bruger de statistikprøver til at kontrollere kvalitetstesten af hele partiet.

Konklusion

Statistik og sandsynlighed er væsentlige dele af matematikken. Men som statistikstuderende skal du kende forskellen mellem disse to begreber. Der er masser af ligheder mellem disse to. Men det er meget forskelligt fra hinanden.

Nu er du måske sikker på forskellen mellem sandsynlighed vs. statistik. Så vær klar med svaret, når nogen kommer til at spørge om forskellen mellem sandsynlighed vs statistik.

Hvis du er en statistik studerende og har brug for sandsynlighedsopgave hjælp samt sandsynlighedsopgave hjælp, så er vi her for at hjælpe dig. Få den bedste statistik lektiehjælp fra eksperterne til nominelle priser. Indsend dit arbejde nu!