Différence entre la probabilité et les statistiques
Probabilité vs statistiques
La probabilité est une mesure de la probabilité qu'un événement se produise. Étant donné que la probabilité est une mesure quantifiée, elle doit être développée avec le fond mathématique. Plus précisément, cette construction mathématique de la probabilité est connue sous le nom de théorie de la probabilité. Les statistiques sont la discipline de la collecte, de l'organisation, de l'analyse, de l'interprétation et de la présentation des données. La plupart des modèles statistiques sont basés sur des expériences et des hypothèses, et la probabilité est intégrée à la théorie, pour mieux expliquer les scénarios.
En savoir plus sur la probabilité
La simple application heuristique du concept de probabilité reçoit une base mathématique solide en introduisant des définitions axiomatiques. En ce sens, la probabilité est l'étude des phénomènes aléatoires, où il est centralisé dans les variables aléatoires, les processus stochastiques et les événements.
En probabilité, une prédiction est faite sur la base d'un modèle général, qui satisfait tous les aspects du problème. Cela permet de quantifier l'incertitude et la probabilité d'occurrence d'événements dans le scénario. Les fonctions de distribution de probabilité sont utilisées pour décrire la probabilité de tous les événements possibles dans le problème considéré.
Une autre enquête sur la probabilité est la causalité des événements. La probabilité bayésienne décrit la probabilité d'événements antérieurs en fonction de la probabilité des événements causés par les événements. Cette forme est utile dans l'intelligence artificielle, en particulier dans les techniques d'apprentissage automatique.
En savoir plus sur les statistiques
Les statistiques sont considérées comme une branche des mathématiques et un organisme mathématique avec une formation scientifique. En raison de la nature empirique des bases et de son utilisation orientée vers l'application, il n'est pas classé comme un sujet mathématique pur.
Les statistiques soutiennent les théories de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation des données. Les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles peuvent être considérées comme une division majeure des statistiques. Les statistiques descriptives sont la branche des statistiques qui décrivent les principales propriétés d'un ensemble de données quantitativement. Les statistiques inférentielles sont la branche des statistiques, qui tirent des conclusions sur la population concernée de l'ensemble de données obtenu à partir d'un échantillon, soumis à des variations aléatoires, observationnelles et d'échantillonnage.
Les statistiques descriptives résument les données tandis que les statistiques inférentielles sont utilisées pour faire des prévisions et des prédictions, en général, à propos de la population, à partir de laquelle l'échantillon aléatoire a été sélectionné.
Quelle est la différence entre la probabilité et les statistiques?
• La probabilité et les statistiques peuvent être considérées comme deux processus opposés, ou plutôt deux processus inverses.
• En utilisant la théorie des probabilités, l'aléatoire ou l'incertitude d'un système est mesuré au moyen de ses variables aléatoires. À la suite du modèle complet développé, le comportement des éléments individuels peut être prédit. Mais dans les statistiques, un petit nombre d'observations sont utilisées pour prédire le comportement d'un ensemble plus grand alors que, en probabilité, des observations limitées sont sélectionnées au hasard dans la population (l'ensemble plus grand).
• Plus clairement, on peut indiquer que l'utilisation de la théorie des probabilités Les résultats généraux peuvent être utilisés pour interpréter les événements individuels, et les propriétés de la population sont utilisées pour déterminer les propriétés d'un ensemble plus petit. Le modèle de probabilité fournit les données concernant la population.
• En statistique, le modèle général est basé sur des événements spécifiques et les propriétés de l'échantillon sont utilisées pour déduire les caractéristiques de la population. De plus, le modèle statistique est basé sur les observations / données.
