Unterschied Zwischen Wahrscheinlichkeit Und Statistik

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 08:37

Wahrscheinlichkeit vs Statistik

Die Wahrscheinlichkeit ist ein Maß für die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses. Da die Wahrscheinlichkeit ein quantifiziertes Maß ist, muss sie mit dem mathematischen Hintergrund entwickelt werden. Insbesondere ist dieser mathematische Aufbau der Wahrscheinlichkeit als Wahrscheinlichkeitstheorie bekannt. Statistik ist die Disziplin der Erfassung, Organisation, Analyse, Interpretation und Präsentation von Daten. Die meisten statistischen Modelle basieren auf Experimenten und Hypothesen, und die Wahrscheinlichkeit wird in die Theorie integriert, um die Szenarien besser zu erklären.

Mehr zur Wahrscheinlichkeit

Die einfache heuristische Anwendung des Wahrscheinlichkeitsbegriffs erhält durch die Einführung axiomatischer Definitionen eine solide mathematische Grundlage. In diesem Sinne ist Wahrscheinlichkeit die Untersuchung der Zufallsphänomene, wo sie in den Zufallsvariablen, stochastischen Prozessen und Ereignissen zentralisiert ist.

Wahrscheinlich wird eine Vorhersage basierend auf einem allgemeinen Modell gemacht, das alle Aspekte des Problems erfüllt. Dies ermöglicht es, die Unsicherheit und die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Ereignissen im Szenario zu quantifizieren. Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit aller möglichen Ereignisse in dem betrachteten Problem zu beschreiben.

Eine weitere Untersuchung der Wahrscheinlichkeit ist die Kausalität von Ereignissen. Die Bayes'sche Wahrscheinlichkeit beschreibt die Wahrscheinlichkeit früherer Ereignisse basierend auf der Wahrscheinlichkeit der durch die Ereignisse verursachten Ereignisse. Diese Form ist nützlich bei künstlicher Intelligenz, insbesondere bei Techniken des maschinellen Lernens.

Mehr über Statistik

Die Statistik wird als Zweig der Mathematik und als mathematischer Körper mit wissenschaftlichem Hintergrund betrachtet. Aufgrund des empirischen Charakters der Grundlagen und ihrer anwendungsorientierten Verwendung wird es nicht als rein mathematisches Fach eingestuft.

Die Statistik unterstützt Theorien zur Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten. Die deskriptiven Statistiken und Inferenzstatistiken können als eine Hauptunterteilung in der Statistik angesehen werden. Beschreibende Statistik ist der Zweig der Statistik, der die Haupteigenschaften eines Datensatzes quantitativ beschreibt. Inferenzstatistik ist der Zweig der Statistik, der aus dem Datensatz einer Stichprobe, die zufälligen, Beobachtungs- und Stichprobenvariationen unterworfen ist, Schlussfolgerungen über die betroffene Population ableitet.

Deskriptive Statistiken fassen die Daten zusammen, während Inferenzstatistiken verwendet werden, um Vorhersagen und Vorhersagen im Allgemeinen über die Population zu treffen, aus der die Zufallsstichprobe ausgewählt wurde.

Was ist der Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeit und Statistik?

• Wahrscheinlichkeit und Statistik können als zwei entgegengesetzte Prozesse oder vielmehr als zwei inverse Prozesse betrachtet werden.

• Mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie wird die Zufälligkeit oder Unsicherheit eines Systems anhand seiner Zufallsvariablen gemessen. Durch das entwickelte umfassende Modell kann das Verhalten der einzelnen Elemente vorhergesagt werden. In der Statistik wird jedoch eine kleine Anzahl von Beobachtungen verwendet, um das Verhalten einer größeren Menge vorherzusagen, während wahrscheinlich begrenzte Beobachtungen zufällig aus der Population (der größeren Menge) ausgewählt werden.

• Es kann klarer gesagt werden, dass unter Verwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie die allgemeinen Ergebnisse zur Interpretation einzelner Ereignisse verwendet werden können und die Eigenschaften der Population verwendet werden, um die Eigenschaften einer kleineren Menge zu bestimmen. Das Wahrscheinlichkeitsmodell liefert die Daten zur Population.

• In der Statistik basiert das allgemeine Modell auf bestimmten Ereignissen, und die Stichprobeneigenschaften werden verwendet, um auf die Merkmale der Population zu schließen. Das statistische Modell basiert auch auf den Beobachtungen / Daten.