Perbezaan Antara Kebarangkalian Dan Statistik

2024 Pengarang: Mildred Bawerman | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-16 08:40

Kebarangkalian vs Statistik

Kebarangkalian adalah ukuran kemungkinan kejadian berlaku. Oleh kerana kebarangkalian adalah ukuran yang diukur, ia mesti dikembangkan dengan latar belakang matematik. Secara khusus, kebarangkalian matematik ini dikenali sebagai teori kebarangkalian. Statistik adalah disiplin pengumpulan, organisasi, analisis, interpretasi, dan penyampaian data. Sebilangan besar model statistik berdasarkan eksperimen dan hipotesis, dan kebarangkalian disatukan ke dalam teori, untuk menjelaskan senario dengan lebih baik.

Lebih lanjut mengenai Kebarangkalian

Aplikasi heuristik sederhana konsep kebarangkalian diberi asas matematik yang kukuh dengan memperkenalkan definisi aksiomatik. Dalam pengertian ini, kebarangkalian adalah kajian mengenai fenomena rawak, di mana ia berpusat dalam pemboleh ubah rawak, proses stokastik, dan peristiwa.

Kebarangkalian, ramalan dibuat berdasarkan model umum, yang memenuhi semua aspek masalah. Ini memungkinkan untuk mengukur ketidakpastian dan kemungkinan berlakunya kejadian dalam senario tersebut. Fungsi taburan kebarangkalian digunakan untuk menerangkan kebarangkalian semua kemungkinan kejadian dalam masalah yang dipertimbangkan.

Penyelidikan lain yang mungkin berlaku adalah sebab kejadian. Kebarangkalian Bayesian menggambarkan kemungkinan kejadian sebelumnya berdasarkan kebarangkalian kejadian yang disebabkan oleh peristiwa tersebut. Bentuk ini berguna dalam kecerdasan buatan, terutamanya dalam teknik pembelajaran mesin.

Lebih lanjut mengenai Statistik

Statistik dianggap sebagai cabang matematik dan badan matematik dengan latar belakang saintifik. Kerana sifat asas empirikal dan penggunaannya yang berorientasikan aplikasinya, ia tidak dikategorikan sebagai subjek matematik yang murni.

Statistik menyokong teori untuk pengumpulan, analisis, dan tafsiran data. Statistik deskriptif dan statistik inferensi boleh dianggap sebagai pembahagian utama dalam statistik. Statistik deskriptif adalah cabang statistik yang menerangkan sifat utama kumpulan data secara kuantitatif. Statistik inferensi adalah cabang statistik, yang membuat kesimpulan mengenai populasi yang bersangkutan dari kumpulan data yang diperoleh dari sampel, mengalami variasi rawak, pengamatan, dan persampelan.

Statistik deskriptif merangkum data sementara statistik inferensi digunakan untuk membuat ramalan dan ramalan, secara umum, mengenai populasi, dari mana sampel rawak dipilih.

Apakah perbezaan antara Kebarangkalian dan Statistik?

• Kebarangkalian dan statistik dapat dipertimbangkan dua proses yang berlawanan, atau lebih tepatnya dua proses terbalik.

• Menggunakan teori kebarangkalian, keacakan atau ketidakpastian sistem diukur dengan menggunakan pemboleh ubah rawaknya. Hasil daripada model komprehensif yang dikembangkan, tingkah laku elemen individu dapat diramalkan. Tetapi dalam statistik, sebilangan kecil pemerhatian digunakan untuk meramalkan tingkah laku kumpulan yang lebih besar sedangkan, kemungkinan, pemerhatian terhad dipilih secara rawak dari populasi (kumpulan yang lebih besar).

• Lebih jelas lagi, dapat dinyatakan bahawa menggunakan teori kebarangkalian hasil umum dapat digunakan untuk menafsirkan peristiwa individu, dan sifat populasi digunakan untuk menentukan sifat set yang lebih kecil. Model kebarangkalian memberikan data mengenai populasi.

• Dalam statistik, model umum berdasarkan peristiwa tertentu, dan sifat sampel digunakan untuk menyimpulkan ciri-ciri populasi. Model statistik juga berdasarkan pemerhatian / data.