Probability vs Statistics: Which One Is Important And Why?

Meerderheid van de studenten zijn nog steeds niet in staat om onderscheid te maken tussen kansberekening en statistiek. Waarschijnlijkheid en statistiek zijn verwante gebieden van de wiskunde. We gebruiken ze voor het analyseren van de relatieve frequentie van gebeurtenissen. Maar er is een groot verschil tussen waarschijnlijkheid en statistiek. Laten we beginnen met de basisvergelijking

Waarschijnlijkheid houdt zich bezig met het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen. Statistiek daarentegen wordt gebruikt om de frequentie van gebeurtenissen in het verleden te analyseren. Nog iets Kansberekening is de theoretische tak van de wiskunde, terwijl statistiek een toegepaste tak van de wiskunde is.

Beide onderwerpen zijn cruciaal, relevant en nuttig voor wiskundestudenten. Maar als wiskundestudent moet je weten dat ze niet hetzelfde zijn. Ze kunnen veel overeenkomsten vertonen, maar toch verschillen ze van elkaar.

Je moet het verschil zien omdat het je zal helpen om de relevantie van wiskundige bewijzen correct te interpreteren. Veel studenten en wiskundigen worden niet succesvol omdat ze het verschil tussen waarschijnlijkheid en statistiek niet konden vinden. Laten we eens graven in de verschillen op basis van een paar punten:-

Kansberekening vs Statistiek

Definitie

Definitie van Kansberekening

Het is de tak van de wiskunde en analyseert de toevallige verschijnselen dat de gebeurtenis zal plaatsvinden. De uitkomst kan niet worden bepaald voordat de gebeurtenis plaatsvindt. Maar er zijn altijd meerdere mogelijke uitkomsten.

Berekenbaarheid gaat over het analyseren van de werkelijke uitkomsten. Zij ligt tussen 0 en 1. Waarbij 0 staat voor onmogelijkheid en 1 voor zekerheid. Hoe hoger het getal van de waarschijnlijkheid dicht bij één ligt, des te groter is de kans dat de gebeurtenis zal plaatsvinden.

Definitie van statistiek

Statistiek is een tak van de wiskunde. Het wordt gebruikt gekwantificeerde modellen en voorstellingen voor een gegeven set van experimentele gegevens. De statistiek beschikt over een groot aantal methoden om gegevens te verzamelen, te beoordelen, te analyseren en conclusies te trekken uit een verzameling gegevens.

Met andere woorden, het wordt gebruikt om een proces samen te vatten dat door de analist wordt gebruikt om de gegevensverzameling te karakteriseren. Statistici gebruiken statistische analyse voor het verzamelen en evalueren van gegevens. Het wordt ook gebruikt om de gegevens in wiskundige vorm samen te vatten.

Voorbeelden

Voorbeeld van Kansberekening

In het geval van kansberekening zouden de wiskundigen de dobbelstenen zien en denken: “Zeszijdige dobbelstenen? Zij zullen ook een voorspelling krijgen dat de dobbelstenen waarschijnlijk zullen landen, en elk vlak zal evenveel ogen hebben. Daarna zullen zij ook aannemen dat elk vlak met de waarschijnlijkheid ⅙ zal opkomen.

Voorbeeld van statistiek

Aan de andere kant zal de statisticus uitgaan van hetzelfde dobbelscenario met andere aannames. In dit geval zal de wiskundige de dobbelstenen zien en denken: “Die dobbelstenen zien er misschien goed uit, maar hoe weet ik dat ze niet geladen zijn?

Daartoe zal hij de methodologie gebruiken om een tijdje te kijken en bij te houden hoe vaak elk getal opkomt. Dan zal hij besluiten dat de waarnemingen in overeenstemming zijn met de aanname van gelijke kansgezichten. Eens zal hij genoeg vertrouwen krijgen dat de dobbelstenen eerlijk zijn.

Soorten

Soorten waarschijnlijkheid

Er zijn 4 belangrijke soorten waarschijnlijkheid

Klassieke waarschijnlijkheid

Het is de eerste waarschijnlijkheidsbenadering. In deze benadering gebruiken we vaak het opgooien van munten en het gooien van dobbelstenen. We berekenen de uitkomsten door alle mogelijke uitkomsten van de activiteiten op te nemen en de werkelijke voorvallen te noteren.

Laten we het begrijpen met een degelijk voorbeeld als u een munt opgooit. Dan heeft u altijd maar twee mogelijke uitkomsten, kop of munt. Maar als u dezelfde munt 10 keer opgooit, dan heeft u 20 uitkomsten, en u noteert elke uitkomst elke keer.

Experimentele kans

Het is anders dan de recente experimentele kans is gebaseerd op het aantal mogelijke uitkomsten door het totaal aantal proeven. Bijvoorbeeld, wanneer we een munt opgooien, zijn er in totaal twee mogelijke uitkomsten: kop of munt. Aan de andere kant, als de munt 100 keer wordt opgegooid en 30 keer op munt valt. Dan is de theoretische kans 30/100.

Theoretische Waarschijnlijkheid

Theoretische waarschijnlijkheid is een benadering die gebaseerd is op de mogelijke kansen dat iets zal gebeuren. Stel bijvoorbeeld dat we dobbelstenen hebben en we willen weten hoe groot de theoretische kans is dat de dobbelsteen op het getal “3” valt als we ermee gooien.

Bij dobbelen zijn er altijd 6 mogelijkheden, omdat een dobbelsteen 6 getallen heeft. Dus als we willen dat de dobbelsteen op het getal 3 valt, dan heb je 1:6 kans dat hij op 3 valt.

Subjectieve waarschijnlijkheid

Subjectieve waarschijnlijkheid wordt ook wel persoonlijke waarschijnlijkheid genoemd. Omdat het gebaseerd is op iemands eigen persoonlijke redeneringen en oordelen. Met andere woorden, het is de waarschijnlijkheid van de uitkomst waarvan een persoon verwacht dat die zal optreden. Er zijn geen formele methoden of berekeningen voor subjectieve waarschijnlijkheid.

Omdat het gebaseerd is op de kennis van een persoon. Stel bijvoorbeeld dat u naar een voetbalwedstrijd kijkt. En tijdens de wedstrijd zegt u dat de thuisploeg de wedstrijd zal winnen. Uw beslissingen kunnen gebaseerd zijn op feiten of meningen over het spel van de twee teams en ook de waarschijnlijkheid dat het team wint.

Lees ook

• Power BI vs Tableau: Which is Better Business Tool
• Statistics vs Machine Learning: Welke is krachtiger
• Python vs Matlab: Which One Is the Best Language
• The Best Guide on the Comparison Between SPSS vs SAS
• SPSS vs Excel: Which One Is The Best Tool For Statistics

Soorten statistiek

Er zijn twee soorten statistiek

Beschrijvend

In de beschrijvende statistiek beschrijft de statisticus het doel. Hierbij gebruiken we numerieke maten om iets te vertellen over de kenmerken van een verzameling gegevens. daarnaast gaat het bij de beschrijvende statistiek om het presenteren en verzamelen van gegevens.

Het is niet zo eenvoudig als het voor statistici lijkt. De statistici moeten zich bewust zijn van het ontwerpen van experimenten, het kiezen van de juiste doelgroep. Zij moeten ook de vooringenomenheid vermijden om robuustere resultaten uit de experimenten te krijgen. Er zijn twee soorten beschrijvende statistiek.

Soorten beschrijvende statistiek

• Centrale tendens maten
• Variabiliteit maten

Inferentiële statistiek

Inferentiële statistiek is geen eenvoudige statistiek. Het is gecompliceerder dan beschrijvende statistiek. Het wordt geproduceerd door complexe wiskundige berekeningen. Deze berekeningen zijn zeer nuttig voor wetenschappers.

En stellen hen in staat trends af te leiden over een grotere populatie op basis van een onderzoek van een steekproef daaruit genomen. De meeste voorspellingen van de toekomst worden gedaan met behulp van inferentiële statistieken. Statistici moeten het juiste experiment ontwerpen om de relevante conclusies uit zijn studie te trekken.

Soorten inferentiële statistieken

• Regressieanalyse
• Analyse van variantie (ANOVA)
• Analyse van covariantie (ANCOVA)
• Statistische significantie (t-test)
• Correlatieanalyse

Model

Probabilistisch model

Wij gebruiken dit model om de willekeurige variabelen en de waarschijnlijkheidsverdelingen op te nemen in het model van een gebeurtenis of verschijnsel. We weten dat het deterministische model slechts één mogelijke uitkomst voor een gebeurtenis geeft.

Wij hebben bij het probabilistische model een oplossing in de vorm van de kansverdeling. Deze modellen zijn gunstig omdat zij ons van alles over een situatie bewust maken dat wij zonder deze modellen zouden kunnen missen.

Hier is een voorbeeld, stel dat u een levensverzekering heeft. Die is gebaseerd op het feit met zekerheid dat u zult sterven. Maar u weet niet wanneer u zult sterven.

Statistisch model

Een statistisch model is een soort wiskundig model. Het omvat de reeks statistische veronderstellingen betreffende de generatie van steekproefgegevens. Het vertegenwoordigt de gegevens in een geïdealiseerde vorm en het proces van gegevensgeneratie.

Statistisch modaal ook gespecificeerd als een wiskundige relatie tussen een of meer niet-willekeurige variabelen evenals willekeurige variabelen. Statistisch model heeft ook afgeleid alle statistische hypothese tests en alle statistische schatters.

Gebruiken

Gebruiken van Waarschijnlijkheid

Probabiliteit heeft iets te maken met elke verandering die je kunt maken. Met andere woorden, het is een studie van de dingen die wel of niet kunnen gebeuren. Waarschijnlijkheid is een cruciaal onderdeel van ons leven.

We gebruiken het vele malen op een enkele dag zonder erbij na te denken. We gebruiken het de meeste tijd, meestal zonder erover na te denken. Alles, van de weersvoorspelling tot onze sterftekansen bij een ongeluk, is kansberekening.

• Kansberekening helpt ons om een idee te krijgen van de weersvoorspelling. In dit, selecteren wij sommige van de voorspellingsvoorwaarde en dan passen de waarschijnlijkheid toe om die te elimineren die meer kans heeft om te gebeuren.
• Het is ook nuttig in cricket. Weet je hoe? Het helpt bij het krijgen van de schatting slaggemiddelde van de batsman. Laat me het uitleggen met een voorbeeld wanneer een batsman komt uit op het cricket veld voor zijn batting. De statistieken analyseren zijn gemiddelde op basis van de wedstrijden die hij heeft gespeeld. Het telt ook de wedstrijd die hij speelt en berekent het gemiddelde op basis van het feit dat hij in de wedstrijden not-out is gebleven.
• Het is heel nuttig in de Politiek. Weet u niet hoe? Succes in politieke verkiezingen is gebaseerd op een aantal verschillende dingen. Waarschijnlijkheid helpt ons om de schatting van deze factoren afzonderlijk en gecombineerd te krijgen om de meest verdienstelijke kandidaat in te schatten om te winnen.
• Waarschijnlijkheid is altijd nuttig bij het opgooien van een munt of dobbelstenen. We gebruiken ze allebei in verschillende situaties. Waarschijnlijkheid laat ons altijd weten hoe vaak een bepaalde gebeurtenis kan plaatsvinden.
• Het is ook nuttig voor verzekeringen. Er zijn verschillende soorten verzekeringen. En alle verzekeringen zijn afhankelijk van meerdere factoren. Waarschijnlijkheid helpt de maatschappij te berekenen hoeveel kans de verzekeringnemers hebben om de verzekering op te eisen.

Gebruik van statistiek

Statistiek houdt ons op de hoogte en alert over wat er om ons heen gebeurt. Statistiek is een cruciaal onderdeel van ons leven omdat onze wereld vol informatie is. En al deze informatie wordt wiskundig bepaald door Statistiek Help. Dat betekent dat statistieken nuttig zijn om correcte gegevens te verkrijgen. Hier zijn de verschillende toepassingen van statistieken in ons dagelijks leven.

• Onderzoek is onmogelijk zonder de hulp van statistieken. Omdat de statistiek verschillende methoden biedt die de onderzoeker helpen om effectiever onderzoek te doen, gebruiken zij hun statistische vaardigheden om relevante gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen. En vervolgens voeren zij enkele statistische methoden uit op de gegevens om tot een conclusie te komen.
• Statistiek is ook nuttig op de financiële markt. Het speelt een cruciale rol voor beleggers en handelaren. Het helpt hen om te berekenen welk aandeel of obligatie meer marktwaarde heeft. Op basis van statistieken maken zij hun investeringsstrategie.
• Statistiek heeft ook zijn belang op het gebied van de medische wetenschap. De wetenschapper moet een statistisch geldig percentage van de doeltreffendheid van het geneesmiddel aantonen. Het helpt ook bij het bepalen van het effect van een ziekte bij mens en dier.
• Iedere industrie maakt dagelijks gebruik van statistieken om verschillende operaties uit te voeren. Een van de belangrijkste concepten voor elke industrie is kwaliteitstesten. Elk bedrijf maakt dagelijks veel producten. En ze willen ook geen concessies doen aan de kwaliteit. Het bedrijf kan niet elk afzonderlijk product testen. Daarom gebruiken ze statistiekmonsters om de kwaliteit van de hele partij te testen.

Conclusie

Statistiek en kansberekening zijn belangrijke onderdelen van de wiskunde. Maar als statistiekstudent moet je het verschil tussen deze twee begrippen kennen. Er zijn veel overeenkomsten tussen deze twee. Maar ze verschillen veel van elkaar.

Nu ben je misschien zeker over het verschil tussen kansberekening en statistiek. Dus maak je klaar met het antwoord wanneer iemand gaat vragen het verschil tussen kansberekening vs statistiek.

Als je een statistiek studenten en moet kansberekening opdracht hulp en kansberekening huiswerk hulp, dan zijn wij hier om u te helpen. Krijg de beste statistieken huiswerk hulp van de deskundigen tegen nominale kosten. Dien uw werk nu in!