Probabilità vs statistica
La probabilità è una misura della probabilità che si verifichi un evento. Poiché la probabilità è una misura quantificata, deve essere sviluppata con il background matematico. Nello specifico, questa costruzione matematica della probabilità è nota come teoria della probabilità. La statistica è la disciplina della raccolta, organizzazione, analisi, interpretazione e presentazione dei dati. La maggior parte dei modelli statistici si basa su esperimenti e ipotesi e la probabilità è integrata nella teoria, per spiegare meglio gli scenari.
Maggiori informazioni sulla probabilità
Alla semplice applicazione euristica del concetto di probabilità viene data una solida base matematica mediante l'introduzione di definizioni assiomatiche. In questo senso, la probabilità è lo studio dei fenomeni casuali, dove è centralizzata nelle variabili casuali, nei processi stocastici e negli eventi.
Probabilmente, viene effettuata una previsione sulla base di un modello generale, che soddisfa tutti gli aspetti del problema. Ciò consente di quantificare l'incertezza e la probabilità che si verifichino eventi nello scenario. Le funzioni di distribuzione di probabilità vengono utilizzate per descrivere la probabilità di tutti i possibili eventi nel problema considerato.
Un'altra indagine sulla probabilità è la causalità degli eventi. La probabilità bayesiana descrive la probabilità di eventi precedenti in base alla probabilità degli eventi causati dagli eventi. Questo modulo è utile nell'intelligenza artificiale, specialmente nelle tecniche di apprendimento automatico.
Maggiori informazioni sulle statistiche
La statistica è considerata una branca della matematica e un corpo matematico con un background scientifico. A causa della natura empirica dei principi di base e del suo utilizzo orientato all'applicazione, non è classificato come una materia matematica pura.
La statistica supporta le teorie per la raccolta, l'analisi e l'interpretazione dei dati. La statistica descrittiva e la statistica inferenziale possono essere considerate come una divisione importante nella statistica. La statistica descrittiva è il ramo della statistica che descrive quantitativamente le principali proprietà di un insieme di dati. La statistica inferenziale è il ramo della statistica, che ricava conclusioni sulla popolazione interessata dal set di dati ottenuto da un campione, soggetto a variazioni casuali, osservazionali e campionarie.
La statistica descrittiva riassume i dati mentre la statistica inferenziale viene utilizzata per fare previsioni e previsioni, in generale, sulla popolazione, da cui è stato selezionato il campione casuale.
Qual è la differenza tra probabilità e statistica?
• Probabilità e statistica possono essere considerate due processi opposti, o meglio due processi inversi.
• Utilizzando la teoria della probabilità, la casualità o l'incertezza di un sistema viene misurata mediante le sue variabili casuali. Come risultato del modello completo sviluppato, è possibile prevedere il comportamento dei singoli elementi. Ma in statistica, un piccolo numero di osservazioni viene utilizzato per prevedere il comportamento di un insieme più ampio mentre, in probabilità, le osservazioni limitate vengono selezionate a caso dalla popolazione (l'insieme più grande).
• Più chiaramente, si può affermare che usando la teoria della probabilità i risultati generali possono essere usati per interpretare eventi individuali e le proprietà della popolazione sono usate per determinare le proprietà di un insieme più piccolo. Il modello probabilistico fornisce i dati riguardanti la popolazione.
• Nelle statistiche, il modello generale si basa su eventi specifici e le proprietà del campione vengono utilizzate per dedurre le caratteristiche della popolazione. Inoltre, il modello statistico si basa sulle osservazioni / dati.
