Probability vs Statistics: Which One Is Important And Why?

Większość studentów nadal nie jest w stanie rozróżnić pomiędzy prawdopodobieństwem a statystyką. Prawdopodobieństwo i statystyka są powiązanymi dziedzinami matematyki. Używamy ich do analizowania względnej częstotliwości zdarzeń. Ale istnieje ogromna różnica pomiędzy prawdopodobieństwem a statystyką. Zacznijmy od podstawowego porównania

Prawdopodobieństwo zajmuje się przewidywaniem przyszłych zdarzeń. Z drugiej strony, statystyka jest używana do analizowania częstotliwości przeszłych zdarzeń. Jeszcze jedna rzecz prawdopodobieństwo jest teoretyczną gałęzią matematyki, podczas gdy statystyka jest stosowaną gałęzią matematyki.

Oba te przedmioty są kluczowe, istotne i przydatne dla studentów matematyki. Ale jako student matematyki, powinieneś wiedzieć, że nie są one takie same. Może być wiele podobieństw między nimi, ale nadal są różne od siebie.

Powinieneś dostrzec tę różnicę, ponieważ pomoże ci ona prawidłowo interpretować istotność dowodów matematycznych. Mnóstwo studentów i matematyków nie odnoszą sukcesów, ponieważ nie byli w stanie znaleźć różnicy między prawdopodobieństwem a statystyką. Let’s dig into różnice w oparciu o kilka punktów:-

Prawdopodobieństwo vs Statystyka

Definicja

Definicja prawdopodobieństwa

Jest to gałąź matematyki i analizuje zjawiska losowe, że zdarzenie nastąpi. Wynik nie może być określony przed zdarzeniem występuje. Ale zawsze istnieje kilka możliwych wyników.

Prawdopodobieństwo jest wszystko o analizie rzeczywistych wyników. To leży między 0 i 1. Gdzie 0 oznacza niemożliwość i 1 oznacza pewność. Im wyższa liczba prawdopodobieństwa blisko do jednego, tym więcej szans, że zdarzenie się stanie.

Definicja Statystyki

Statystyka jest gałęzią matematyki. Jest on używany ilościowych modeli i reprezentacji dla danego zestawu danych eksperymentalnych. Statystyka ma wiele metodologii do zbierania, przeglądu, analizy i wyciągania wniosków z dowolnego zbioru danych.

Innymi słowy, jest on używany do podsumowania procesu, który jest używany przez analityka do scharakteryzowania zestawu danych. Statystycy używają analizy statystycznej do zbierania i oceny danych. Jest on również używany do podsumowania danych do postaci matematycznej.

Przykłady

Przykład prawdopodobieństwa

W przypadku prawdopodobieństwa, matematycy zobaczą kostki i pomyśleć, że „sześciostronne kostki? Będą one również uzyskać przewidywania, że kostka będzie prawdopodobnie do ziemi, a każda twarz będzie równo twarzą do góry. Po tym, będą również zakładać, że każda twarz pojawi się z prawdopodobieństwem ⅙.

Przykład statystyki

Z drugiej strony, statystyk przyjmie ten sam scenariusz gry w kości przy innych założeniach. W tym przypadku matematycy zobaczą kostki i pomyślą: „Te kostki mogą wyglądać OK, ale skąd mam wiedzieć, że nie są obciążone?

Dla tego, on użyje metodologii, aby obserwować chwilę i śledzić, jak często każda liczba pojawia się. Wtedy on decydować że obserwacje być konsekwentny z the założenie równy-probability twarz. Gdy zdobędzie wystarczającą pewność, że kostki są uczciwe.

Rodzaje

Rodzaje prawdopodobieństwa

Występują 4 istotne rodzaje prawdopodobieństwa

Prawdopodobieństwo klasyczne

Jest to pierwsze podejście do prawdopodobieństwa. W tym podejściu, często używamy rzutu monetą i toczenia kości. Obliczamy wyniki, zapisując wszystkie możliwe wyniki działań i zapisujemy rzeczywiste wystąpienia.

Zrozummy to na solidnym przykładzie, jeśli rzucasz monetą. Wtedy zawsze będziesz miał tylko dwa możliwe wyniki, albo głowy lub ogon. Ale jeśli rzucasz tą samą monetą 10 razy, wtedy będziesz miał 20 wyników, i będziesz zapisywał każdy wynik za każdym razem.

Prawdopodobieństwo doświadczalne

Jest ono inne niż ostatnie Prawdopodobieństwo doświadczalne jest oparte na liczbie możliwych wyników przez całkowitą liczbę prób. Na przykład, kiedy rzucamy monetą, całkowite możliwe wyniki są dwa, albo reszka albo główka. Z drugiej strony, jeśli moneta zostanie rzucona 100 razy i 30 razy wyląduje na rewersie. Wtedy teoretyczne prawdopodobieństwo wynosi 30/100.

Prawdopodobieństwo teoretyczne

Prawdopodobieństwo teoretyczne jest podejściem, które opiera się na możliwym prawdopodobieństwie możliwych szans na to, że coś się wydarzy. Na przykład, załóżmy, że mamy kostkę do gry i chcemy znać jej teoretyczne prawdopodobieństwo, że wyląduje na liczbie „3”, kiedy ją rzucamy.

W kostce do gry, zawsze jest 6 możliwości, ponieważ kostka ma 6 liczb. Więc jeśli chcemy, aby kostka wylądowała na trójce, to mamy 1:6 szansy, że wyląduje na 3.

Prawdopodobieństwo subiektywne

Prawdopodobieństwo subiektywne jest również znane jako prawdopodobieństwo osobiste. Ponieważ jest ono oparte na osobistym rozumowaniu i osądach danej osoby. Innymi słowy, jest to prawdopodobieństwo wyniku, który dana osoba spodziewa się, że wystąpi. Nie ma żadnych formalnych metod lub obliczeń dla subiektywnego prawdopodobieństwa.

Poniewa> jest ono oparte na wiedzy osoby. Na przykład, załóżmy, że oglądasz mecz piłki nożnej. I podczas meczu ty the domowy drużyna wygrywać the mecz. Twoje decyzje mogą być oparte na faktach lub opiniach dotyczących gry dwóch drużyn, a także na prawdopodobieństwie wygranej drużyny.

Also Read

• Power BI vs Tableau: Which is Better Business Tool
• Statistics vs Machine Learning: Which is More Powerful
• Python vs Matlab: Which One Is the Best Language
• Najlepszy Przewodnik po Porównaniu SPSS vs SAS
• SPSS vs Excel: Which One is The Best Tool For Statistics

Rodzaje statystyk

Istnieją dwa rodzaje statystyk

Opisowe

W statystykach opisowych, statystyk opisuje cel. W tym, używamy miar liczbowych, aby powiedzieć o cechach zestawu danych. poza tym, statystyka opisowa jest wszystko o prezentacji i zbierania danych.

Nie jest to tak proste, jak się wydaje statystykom. Statystycy muszą mieć świadomość projektowania eksperymentów, doboru odpowiedniej grupy fokusowej. Powinni również unikać uprzedzeń, aby uzyskać solidniejsze wyniki eksperymentów. Istnieją dwa rodzaje statystyk opisowych.

Rodzaje statystyk opisowych

• Miary tendencji centralnej
• Miary zmienności

Statystyki inferencyjne

Statystyka inferencyjna nie jest łatwą statystyką. Jest bardziej skomplikowana niż statystyka opisowa. Jest on produkowany przez skomplikowanych obliczeń matematycznych. Obliczenia te są dość pomocne dla naukowców.

I pozwalają im wnioskować trendy o większej populacji w oparciu o badania próbki pobranej z niego. Większość przewidywań dotyczących przyszłości dokonywana jest za pomocą statystyki inferencyjnej. Statystycy muszą zaprojektować odpowiedni eksperyment, aby wyciągnąć odpowiednie wnioski z jego badania.

Rodzaje statystyk inferencyjnych

• Analiza regresji
• Analiza wariancji (ANOVA)
• Analiza kowariancji (ANCOVA)
• Statystyczna istotność (t-test)
• Analiza korelacji

Model

Model probabilistyczny

Używamy tego modelu, aby włączyć zmienne losowe i rozkłady prawdopodobieństwa do modelu zdarzenia lub zjawiska. Wiemy, że model deterministyczny zapewnia tylko jeden możliwy wynik dla zdarzenia.

Podczas gdy model probabilistyczny, mamy rozwiązanie w postaci rozkładu prawdopodobieństwa. Te modele są korzystne, ponieważ zdają sobie sprawę z wszystkiego o sytuacji, którą możemy przegapić bez tych modeli.

Tutaj jest przykład, załóżmy, że masz ubezpieczenie na życie. To jest oparte na fakcie z pewnością, że umrzesz. Ale nie wiesz, kiedy umrzesz.

Model statystyczny

Model statystyczny jest rodzajem modelu matematycznego. Obejmuje on zbiór założeń statystycznych dotyczących generowania danych z próby. Reprezentuje dane w wyidealizowanej formie i proces generowania danych.

Statistical modal również określone jako związek matematyczny między jednym lub więcej zmiennych nielosowych, jak również zmiennych losowych. Model statystyczny ma również wyprowadzone wszystkie testy hipotez statystycznych i wszystkie statystyczne estymatory.

Zastosowania

Zastosowania prawdopodobieństwa

Prawdopodobieństwo ma coś wspólnego z każdą zmianą, którą możesz stworzyć. Innymi słowy, jest to badanie rzeczy, że coś może się zdarzyć lub nie. Prawdopodobieństwo jest istotną częścią naszego życia.

Uywamy go wiele razy w ciągu jednego dnia bez zastanowienia. Używamy go przez większość czasu, zazwyczaj nie myśląc o tym. Wszystko, od prognozy pogody do naszych szans na śmierć w wypadku, wszystko jest prawdopodobieństwem.

• Prawdopodobieństwo pomaga nam zorientować się w prognozie pogody. W tym, wybieramy niektóre z warunków prognozowania, a następnie stosujemy prawdopodobieństwo, aby wyeliminować ten, który ma większe szanse na wystąpienie.
• To jest również pomocne w krykiecie. Czy wiesz jak? To pomaga w uzyskaniu szacunkowej średniej battingu batsmana. Pozwól mi wyjaśnić to na przykładzie, gdy batsman wychodzi na pole krykieta dla jego pałkowaniem. Statystyka analizuje jego średnią w oparciu o mecze, w których grał. To również liczy mecz on gra i oblicza średnią na podstawie, że pozostał not-out w meczach.
• Jest to dość przydatne w Polityce. Nie wiesz jak? Sukces w wyborach politycznych jest oparty na wielu różnych rzeczach. Prawdopodobieństwo pomaga nam uzyskać oszacowanie z tych czynników indywidualnie i łącznie, aby oszacować najbardziej zasługującego na wygraną kandydata.
• Prawdopodobieństwo jest zawsze pomocne w rzucaniu monetą lub kostką do gry. Używamy obu z nich w różnych sytuacjach. Prawdopodobieństwo zawsze pozwala nam wiedzieć, ile razy dane zdarzenie może się zdarzyć.
• Jest ono również pomocne w ubezpieczeniach. Istnieją różne rodzaje ubezpieczeń. I wszystkie ubezpieczenia są zależne od wielu czynników. Prawdopodobieństwo pomaga firmie obliczyć, ile szans mają posiadacze ubezpieczenia, aby ubiegać się o ubezpieczenie.

Zastosowania Statystyki

Statystyka utrzymuje nas poinformowanych i czujnych o tym, co dzieje się wokół nas. Statystyka jest istotną częścią naszego życia, ponieważ nasz świat jest pełen informacji. I wszystkie te informacje są określane matematycznie przez Statystyka Pomoc. Oznacza to, że statystyki są pomocne, aby uzyskać prawidłowe dane. Oto kilka zastosowań statystyki w naszym codziennym życiu.

• Badanie jest niemożliwe bez pomocy statystyki. Ponieważ statystyka oferuje różne metody, które pomagają badaczom prowadzić badania bardziej efektywnie, wykorzystują oni swoje umiejętności statystyczne do zbierania odpowiednich danych z wielu źródeł. A następnie wykonują pewne metody statystyczne na danych, aby dojść do konkluzji.
• Statystyka jest również pomocne w rynku finansowym. Odgrywa ona kluczową rolę dla inwestorów i handlowców. Pomaga im obliczyć, która akcja lub obligacja ma większą wartość rynkową. Na podstawie statystyk, robią ich strategii inwestycyjnej.
• Statystyka ma również swoje znaczenie w dziedzinie nauk medycznych. Naukowiec pokazuje naukowiec musi pokazać statystycznie uzasadniony wskaźnik skuteczności leku. Pomaga również w określaniu skutków każdej choroby wśród ludzi i zwierząt.
• Każdy przemysł używa statystyki codziennie do wykonywania różnych operacji. Jednym z głównych pojęć dla każdego przemysłu jest testowanie jakości. Każda firma wytwarza codziennie wiele produktów. I również nie chcą iść na kompromis w kwestii jakości. Firma nie jest w stanie przetestować każdego pojedynczego produktu. W tym celu, używają próbki statystycznej do sprawdzenia testu jakości całej partii.

Wniosek

Statystyka i prawdopodobieństwo są znaczącymi częściami matematyki. Ale jako studenci statystyki, musicie znać różnicę między tymi dwoma terminami. Istnieje wiele podobieństw między tymi dwoma. Ale to jest dużo różne od siebie.

Teraz możesz być pewny o różnicy między prawdopodobieństwem a statystyką. Więc przygotuj się z odpowiedzią za każdym razem, gdy ktoś będzie pytał o różnicę między prawdopodobieństwem a statystyką.

Jeżeli jesteś studentem statystyki i potrzebuje pomocy w przypisaniu prawdopodobieństwa, jak również pomoc w zadaniu domowym z prawdopodobieństwa, to jesteśmy tutaj, aby Ci pomóc. Uzyskaj najlepszą statystykę pomoc domową od ekspertów za symboliczne opłaty. Prześlij swoją pracę teraz!