Olasılık ve İstatistik Arasındaki Fark

Olasılık ve İstatistik

Olasılık, bir olayın meydana gelme olasılığının bir ölçüsüdür. Olasılık niceliksel bir ölçü olduğundan, matematiksel alt yapı ile geliştirilmelidir. Özellikle, olasılığın bu matematiksel yapısı olasılık teorisi olarak bilinir. İstatistik, verilerin toplanması, düzenlenmesi, analizi, yorumlanması ve sunulması disiplinidir. Çoğu istatistiksel model deneylere ve hipotezlere dayanır ve senaryoları daha iyi açıklamak için olasılık teoriye entegre edilir.

Olasılık hakkında daha fazla bilgi

Olasılık kavramının basit sezgisel uygulamasına, aksiyomatik tanımlamalar getirilerek sağlam bir matematiksel temel verilir. Bu anlamda olasılık, rastgele değişkenler, stokastik süreçler ve olaylarda merkezileştirildiği rastgele fenomenlerin incelenmesidir..

Muhtemelen, sorunun tüm yönlerini karşılayan genel bir modele dayanarak bir tahmin yapılır. Bu, senaryodaki olayların belirsizliğini ve gerçekleşme olasılığını ölçmeyi sağlar. Olasılık dağılım fonksiyonları, dikkate alınan problemdeki tüm olası olayların olasılığını tanımlamak için kullanılır.

Olasılıkla ilgili bir başka soruşturma olayların nedenselliktir. Bayes olasılığı, olayların neden olduğu olayların olasılığına dayanarak önceki olayların olasılığını tanımlar. Bu form yapay zeka, özellikle makine öğrenme tekniklerinde yararlıdır.

İstatistikler hakkında daha fazla bilgi

İstatistik, bir matematik dalı ve bilimsel bir arka plana sahip bir matematik organı olarak kabul edilir. Temel kavramların ampirik doğası ve uygulamaya yönelik kullanımı nedeniyle, saf matematiksel bir konu olarak kategorize edilmemiştir..

İstatistikler, verilerin toplanması, analizi ve yorumlanması için teorileri destekler. Betimsel istatistikler ve çıkarımsal istatistikler istatistiklerde önemli bir bölüm olarak kabul edilebilir. Tanımlayıcı istatistikler, bir veri kümesinin ana özelliklerini nicel olarak tanımlayan istatistik dalıdır. Çıkarımsal istatistikler, bir örneklemden elde edilen, rasgele, gözlemsel ve örnekleme varyasyonlarına tabi tutulan veri kümesinden ilgili nüfus hakkında sonuçlar elde eden istatistik dalıdır..

Tanımlayıcı istatistikler verileri özetlerken, rasgele örneğin seçildiği popülasyon hakkında genel olarak tahminler ve tahminler yapmak için çıkarımsal istatistikler kullanılır..

Olasılık ve İstatistik arasındaki fark nedir?

• Olasılık ve istatistik iki karşıt süreç veya iki ters süreç olarak düşünülebilir.

• Olasılık teorisi kullanılarak bir sistemin rastgele veya belirsizliği rastgele değişkenleri ile ölçülür. Geliştirilen kapsamlı modelin bir sonucu olarak, münferit unsurların davranışı tahmin edilebilir. Ancak istatistiklerde, daha büyük bir kümenin davranışını tahmin etmek için az sayıda gözlem kullanılırken, olasılıkla, sınırlı gözlemler popülasyondan rastgele seçilir (daha büyük küme).

• Daha açık bir şekilde, olasılık teorisini kullanarak genel sonuçların bireysel olayları yorumlamak için kullanılabileceği ve nüfusun özelliklerinin daha küçük bir kümenin özelliklerini belirlemek için kullanıldığı söylenebilir. Olasılık modeli popülasyonla ilgili verileri sağlar.

• İstatistiklerde, genel model belirli olaylara dayanır ve örnek özellikler popülasyonun özelliklerini çıkarmak için kullanılır. Ayrıca, istatistiksel model gözlemlere / verilere dayanmaktadır.