Todennäköisyys vs. tilastot
Todennäköisyys mittaa tapahtuman todennäköisyyttä. Koska todennäköisyys on kvantifioitu mittari, se on kehitettävä matemaattisella taustalla. Tarkemmin sanottuna tämä todennäköisyyden matemaattinen rakenne tunnetaan todennäköisyysteoriana. Tilastot ovat tieteenala tietojen keräämisestä, organisoinnista, analysoinnista, tulkinnasta ja esittämisestä. Suurin osa tilastollisista malleista perustuu kokeisiin ja hypoteeseihin, ja todennäköisyys on integroitu teoriaan selittämään skenaarioita paremmin.
Lisätietoja todennäköisyydestä
Todennäköisyyden käsitteen yksinkertainen heuristinen soveltaminen saa vankan matemaattisen perustan ottamalla käyttöön aksiomaattiset määritelmät. Tässä mielessä todennäköisyys on satunnaisten ilmiöiden tutkimus, jossa se keskitetään satunnaisiin muuttujiin, stokastisiin prosesseihin ja tapahtumiin.
Todennäköisesti ennuste tehdään yleisen mallin perusteella, joka tyydyttää ongelman kaikki näkökohdat. Tämä antaa mahdollisuuden määrittää epävarmuus ja tapahtumien todennäköisyys skenaariossa. Todennäköisyysjakaumafunktioita käytetään kuvaamaan kaikkien mahdollisten tapahtumien todennäköisyyttä tarkasteltavassa ongelmassa.
Toinen todennäköisyystutkimus on tapahtumien syy-yhteys. Bayesin todennäköisyys kuvaa aikaisempien tapahtumien todennäköisyyttä tapahtumien aiheuttamien tapahtumien todennäköisyyden perusteella. Tämä muoto on hyödyllinen tekoälyssä, erityisesti koneoppimistekniikoissa.
Lisätietoja tilastoista
Tilastoja pidetään matematiikan haarana ja matemaattisena osana, jolla on tieteellinen tausta. Perusteiden empiirisen luonteen ja sovellussuuntautuneen käytön vuoksi sitä ei luokitella puhtaaksi matemaattiseksi aiheeksi.
Tilastot tukevat teorioita tietojen keräämiseksi, analysoimiseksi ja tulkitsemiseksi. Kuvailevia tilastoja ja päätelmiä koskevia tilastoja voidaan pitää merkittävänä jakona tilastoissa. Kuvaava tilasto on tilastojen haara, joka kuvaa aineiston pääominaisuudet kvantitatiivisesti. Perusteellinen tilasto on tilastojen haara, joka tekee johtopäätökset asianomaisesta populaatiosta otoksesta saadusta aineistosta, johon on tehty satunnaisia, havainto- ja otosmuutoksia.
Kuvailevat tilastot tiivistävät tiedot, kun taas pääteltäviä tilastoja käytetään ennusteiden tekemiseen ja yleensä ennustamiseen populaatiosta, josta satunnainen otos valittiin.
Mitä eroa on todennäköisyydellä ja tilastolla?
• Todennäköisyyttä ja tilastoja voidaan pitää kahtena vastakkaisena tai pikemminkin kahtena käänteisenä prosessina.
• Todennäköisyysteoriaa käyttäen järjestelmän satunnaisuus tai epävarmuus mitataan sen satunnaismuuttujien avulla. Kehitetyn kattavan mallin tuloksena yksittäisten elementtien käyttäytyminen voidaan ennustaa. Mutta tilastoissa käytetään pientä määrää havaintoja suuremman joukon käyttäytymisen ennustamiseen, kun taas todennäköisesti rajoitetut havainnot valitaan satunnaisesti populaatiosta (suurempi joukko).
• Selkeämmin voidaan todeta, että todennäköisyysteoriaa käyttämällä yleisiä tuloksia voidaan käyttää yksittäisten tapahtumien tulkintaan ja populaation ominaisuuksilla pienemmän joukon ominaisuuksia. Todennäköisyysmalli antaa tietoja populaatiosta.
• Tilastoissa yleinen malli perustuu tiettyihin tapahtumiin, ja populaation ominaisuuksien päättelemiseen käytetään otosominaisuuksia. Myös tilastollinen malli perustuu havaintoihin / tietoihin.
