Probabilità vs Statistica: Quale è importante e perché?

La maggioranza degli studenti non è ancora in grado di distinguere tra probabilità e statistica. Probabilità e statistica sono aree correlate della matematica. Le usiamo per analizzare la frequenza relativa degli eventi. Ma c’è una grande differenza tra probabilità e statistica. Cominciamo con il confronto di base

La probabilità si occupa della previsione di eventi futuri. D’altra parte, la statistica è usata per analizzare la frequenza degli eventi passati. Un’altra cosa: la probabilità è il ramo teorico della matematica, mentre la statistica è un ramo applicato della matematica.

Entrambe queste materie sono cruciali, rilevanti e utili per gli studenti di matematica. Ma come studente di matematica, devi sapere che non sono la stessa cosa. Ci possono essere molte somiglianze tra loro, ma sono ancora diverse l’una dall’altra.

Dovresti vedere la differenza perché ti aiuterà a interpretare correttamente la rilevanza delle prove matematiche. Molti studenti e matematici non hanno successo perché non sono stati in grado di trovare la differenza tra probabilità e statistica. Scaviamo nelle differenze basate su alcuni punti:-

Probabilità vs Statistica

Definizione

Definizione di Probabilità

È la branca della matematica e analizza i fenomeni casuali che l’evento si verificherà. Il risultato non può essere determinato prima che l’evento si verifichi. Ma ci sono sempre diversi risultati possibili.

La probabilità consiste nell’analizzare i risultati effettivi. È compresa tra 0 e 1. Dove 0 sta per impossibilità e 1 sta per certezza. Più alto è il numero di probabilità vicino a uno, più possibilità ci sono che l’evento accada.

Definizione di statistica

La statistica è una branca della matematica. Si usano modelli quantificati e rappresentazioni per un dato insieme di dati sperimentali. La statistica ha molte metodologie per raccogliere, esaminare, analizzare e trarre conclusioni da qualsiasi raccolta di dati.

In altre parole, è usata per riassumere un processo che viene utilizzato dall’analista per caratterizzare l’insieme di dati. Gli statistici usano l’analisi statistica per raccogliere e valutare i dati. Si usa anche per riassumere i dati in forma matematica.

Esempi

Esempio di probabilità

Nel caso della probabilità, i matematici vedrebbero i dadi e penserebbero: “Dadi a sei facce? Otterranno anche una previsione che i dadi probabilmente atterreranno, e ogni faccia sarà ugualmente a faccia in su. Dopo di che, supporranno anche che ogni faccia uscirà con la probabilità ⅙.

Esempio di statistica

D’altra parte, lo statistico assumerà lo stesso scenario di dadi con presupposti diversi. In questo caso, il matematico vedrà i dadi e penserà: “Quei dadi possono sembrare ok, ma come faccio a sapere che non sono carichi?

Per questo, userà la metodologia per osservare un po’ di tempo e tenere traccia di quanto spesso esce ogni numero. Poi deciderà che le osservazioni sono coerenti con l’ipotesi di facce di uguale probabilità. Una volta che avrà acquisito abbastanza fiducia che i dadi sono giusti.

Tipi

Tipi di probabilità

Ci sono 4 tipi significativi di probabilità

Probabilità classica

È il primo approccio alla probabilità. In questo approccio, usiamo spesso il lancio della moneta e il lancio dei dadi. Calcoliamo i risultati registrando tutti i possibili esiti delle attività e registriamo le occorrenze effettive.

Comprendiamo con un esempio concreto se si lancia una moneta. Allora avrete sempre solo due possibili risultati, o testa o croce. Ma se si lancia la stessa moneta 10 volte, allora si avranno 20 risultati, e si registrerà ogni volta ogni risultato.

Probabilità sperimentale

È diversa da quella recente la probabilità sperimentale si basa sul numero di risultati possibili per il numero totale di prove. Per esempio, quando lanciamo una moneta, gli esiti complessivi possibili sono due, o testa o croce. D’altra parte, se la moneta viene lanciata 100 volte e cade su croce 30 volte. Allora la probabilità teorica è 30/100.

La probabilità teorica

La probabilità teorica è un approccio che si basa sulla possibile probabilità che qualcosa si verifichi. Per esempio, supponiamo di avere dei dadi e vogliamo conoscere la sua probabilità teorica che si fermi sul numero “3” quando li lanciamo.

Nei dadi, ci sono sempre 6 possibilità perché un dado ha 6 numeri. Quindi, se vogliamo che il dado atterri sul numero tre, allora si ha 1:6 possibilità che atterri sul 3.

Probabilità soggettiva

La probabilità soggettiva è anche conosciuta come probabilità personale. Perché si basa sul ragionamento e sui giudizi personali di una persona. In altre parole, è la probabilità del risultato che una persona si aspetta che si verifichi. Non ci sono metodi formali o calcoli per la probabilità soggettiva.

Perché si basa sulla conoscenza di una persona. Per esempio, supponiamo che tu stia guardando una partita di calcio. E durante la partita voi la squadra di casa vincerà la partita. Le sue decisioni possono essere basate su fatti o opinioni riguardanti il gioco delle due squadre e anche sulla probabilità che la squadra vinca.

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Tipi di statistica

Ci sono due tipi di statistica

Descrittiva

Nella statistica descrittiva, lo statistico descrive l’obiettivo. In questo, si usano misure numeriche per raccontare le caratteristiche di un insieme di dati. inoltre, la statistica descrittiva è tutta una questione di presentazione e raccolta di dati.

Non è così semplice come appare agli statistici. Gli statistici devono essere consapevoli di progettare esperimenti, scegliere il giusto gruppo di riferimento. Dovrebbero anche evitare i pregiudizi per ottenere risultati più robusti dagli esperimenti. Ci sono due tipi di statistiche descrittive.

Tipi di statistiche descrittive

• Misure di tendenza centrale
• Misure di variabilità

Statistiche inferenziali

Le statistiche inferenziali non sono statistiche facili. È più complicata della statistica descrittiva. È prodotta attraverso complessi calcoli matematici. Questi calcoli sono abbastanza utili per gli scienziati.

E permettono loro di dedurre tendenze su una popolazione più grande basandosi sullo studio di un campione preso da essa. La maggior parte delle previsioni del futuro sono fatte con l’aiuto della statistica inferenziale. Gli statistici hanno bisogno di progettare l’esperimento giusto per trarre le conclusioni pertinenti dal suo studio.

Tipi di statistica inferenziale

• Analisi della regressione
• Analisi della varianza (ANOVA)
• Analisi della covarianza (ANCOVA)
• Significato statistico (t-test)
• Analisi di correlazione

Modello

Modello probabilistico

Utilizziamo questo modello per incorporare le variabili casuali e le distribuzioni di probabilità nel modello di un evento o fenomeno. Sappiamo che il modello deterministico fornisce un solo risultato possibile per un evento.

Mentre il modello probabilistico, abbiamo una soluzione sotto forma di distribuzione di probabilità. Questi modelli sono vantaggiosi perché ci rendono consapevoli di tutto ciò che riguarda una situazione che potrebbe sfuggirci senza questi modelli.

Ecco un esempio, supponiamo che avete un’assicurazione sulla vita. Questa si basa sul fatto con certezza che morirete. Ma non sapete quando morirete.

Modello statistico

Un modello statistico è un tipo di modello matematico. Comprende l’insieme delle ipotesi statistiche riguardanti la generazione di dati campione. Rappresenta i dati in una forma idealizzata e il processo di generazione dei dati.

Modello statistico specificato anche come una relazione matematica tra una o più variabili non casuali e variabili casuali. Il modello statistico ha anche derivato tutti i test di ipotesi statistica e tutti gli stimatori statistici.

Usi

Usi della probabilità

La probabilità ha qualcosa a che fare con ogni cambiamento che puoi creare. In altre parole, è uno studio delle cose che qualcosa potrebbe accadere o meno. La probabilità è una parte fondamentale della nostra vita.

La usiamo molte volte in un solo giorno senza pensare. La usiamo quasi sempre, di solito senza pensarci. Tutto, dalle previsioni del tempo alle nostre possibilità di morire in un incidente, è la probabilità.

• La probabilità ci aiuta ad avere un’idea delle previsioni del tempo. In questo, selezioniamo alcune delle condizioni di previsione e poi applichiamo la probabilità per eliminare quella che ha più possibilità di accadere.
• È utile anche nel cricket. Sapete come? Aiuta a ottenere la stima della media di battuta del battitore. Lasciatemi spiegare con un esempio ogni volta che un battitore esce sul campo di cricket per la sua battuta. La statistica analizza la sua media in base alle partite che ha giocato. Conta anche la partita che sta giocando e calcola la media sulla base che è rimasto not-out nelle partite.
• È abbastanza utile in politica. Non sapete come? Il successo nelle elezioni politiche si basa sul numero di cose diverse. La probabilità ci aiuta a ottenere la stima da questi fattori individualmente e combinati per stimare il candidato più meritevole di vincere.
• La probabilità è sempre utile nel lancio di una moneta o dei dadi. Li usiamo entrambi in varie situazioni. La probabilità ci fa sempre sapere quante volte può accadere un particolare evento.
• È anche utile per le assicurazioni. Ci sono vari tipi di assicurazione. E tutte le assicurazioni dipendono da più fattori. La probabilità aiuta la compagnia a calcolare quante possibilità hanno gli assicurati di richiedere l’assicurazione.

Usi della statistica

La statistica ci tiene informati e attenti su quello che succede intorno a noi. La statistica è una parte cruciale della nostra vita perché il nostro mondo è pieno di informazioni. E tutte queste informazioni sono determinate matematicamente da Statistics Help. Ciò significa che le statistiche sono utili per ottenere dati corretti. Ecco i diversi usi della statistica nella nostra vita quotidiana.

• La ricerca è impossibile senza l’aiuto della statistica. Perché la statistica offre vari metodi che aiutano il ricercatore a fare ricerca in modo più efficace, usano le loro abilità statistiche per raccogliere dati rilevanti da più fonti. E poi eseguono alcuni metodi statistici sui dati per arrivare alla conclusione.
• La statistica è anche utile nel mercato finanziario. Gioca un ruolo cruciale per gli investitori e i commercianti. Li aiuta a calcolare quale azione o obbligazione ha più valore di mercato. Sulla base delle statistiche, fanno la loro strategia di investimento.
• La statistica ha anche la sua importanza nel campo della scienza medica. Lo scienziato deve mostrare un tasso statisticamente valido di efficacia del farmaco. Aiuta anche a determinare l’effetto di qualsiasi malattia tra gli esseri umani e gli animali.
• Ogni industria usa quotidianamente le statistiche per eseguire varie operazioni. Uno dei concetti principali per ogni industria è il test di qualità. Ogni azienda fa molti prodotti ogni giorno. E non vogliono compromettere la qualità. L’azienda non può testare ogni singolo prodotto. Per questo, usano campioni statistici per controllare il test di qualità dell’intero lotto.

Conclusione

Statistica e probabilità sono parti significative della matematica. Ma come studenti di statistica, è necessario conoscere la differenza tra questi due termini. Ci sono molte somiglianze tra questi due. Ma sono molto diversi l’uno dall’altro.

Ora potete essere sicuri della differenza tra probabilità e statistica. Quindi preparatevi con la risposta ogni volta che qualcuno vi chiederà la differenza tra probabilità e statistica.

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