אז זה בעצם אומר לך את הסיכוי לקבל, למשל, ‘ראש’ בהטלת המטבע הבאה, או לקבל ‘3’ בהטלת הקוביה הבאה. עכשיו אתה יכול להיות בטוח לגבי ההבדל בין הסתברות לעומת סטטיסטיקה.
- לדוגמה, אם יש לנו מטבע הוגן (הסתברות של 50% להנחתת ראשים) אנו מצפים שחצי מספר הניסויים ינחת על ראשים.
- אבל אם תשליך את אותו המטבע 10 פעמים, יהיו לך 20 תוצאות, ואתה תרשום כל תוצאה בכל פעם.
- אנשי המקצוע משתמשים בסטטיסטיקה ועושים את התחזיות של העסק.
- נניח שנזרוק אותו 10 פעמים והראש נרשם 7 פעמים, אז ההסתברות הניסויית של הראש תהיה 7/10, וההסתברות הניסויית של זנבות תהיה 3/10.
- ההבדל העיקרי בין הסתברות לסטטיסטיקה קשור לידע.
תחום ההסתברות משתמש בנתונים ידועים קיימים כדי לחזות את הסבירות לאירועים עתידיים. • בסטטיסטיקה, המודל הכללי מבוסס על אירועים ספציפיים, ומאפייני המדגם משמשים להסקת מאפייני האוכלוסייה. כמו כן, המודל הסטטיסטי מבוסס על התצפיות/נתונים. אנו יכולים לראות את ההבדל בין הסתברות לסטטיסטיקה על ידי חשיבה על מגירת גרביים.
הבדלים בין הסתברות
אז תתכונן עם התשובה בכל פעם שמישהו ישאל את ההבדל בין הסתברות לעומת סטטיסטיקה. בסטטיסטיקה תיאורית, הסטטיסטיקאי מתאר את המטרה. בכך, אנו משתמשים במדדים מספריים כדי לספר על התכונות של קבוצת נתונים. חוץ מזה, הנתון התיאורי עוסק כולו בהצגה ואיסוף נתונים.
הבדלים בין הסתברות
הסתברות עוזרת להבין כמה אירועים שמתרחשים או לא או את אחוז ההתרחשות של אותו אירוע מסוים. סוגי הסתברות הם אחד הנושאים החשובים ביותר במתמטיקה.
הבדלים בין הסתברות
הסתברות תיאורטית היא גישה שמבוססת על ההסתברות האפשרית של הסיכויים האפשריים שמשהו יתרחש. לדוגמה, נניח שיש לנו קוביות ואנו רוצים לדעת את ההסתברות התיאורטית שלה שהיא תנחת על הספרה “3” כשנטיל אותה. מודל ההסתברות מספק את הנתונים לגבי האוכלוסייה. סטטיסטיקה תיאורית מסכמת את הנתונים בעוד סטטיסטיקה מסקנת משמשת לביצוע תחזיות וחיזוי, באופן כללי, לגבי האוכלוסייה, שממנה נבחר המדגם האקראי.
הבדלים בין הסתברות
יש לך הסתברות סובייקטיבית, הסתברות מותנית, הסתברות משותפת, הסתברות פיזית, הסתברות ראייתית… כך נכיר את ההסתברות של אירוע בודד מסדרת האירועים.
הבדלים בין הסתברות
ההבדל העיקרי בין הסתברות לסטטיסטיקה קשור לידע. לפי זה, אנו מתייחסים לאלו העובדות הידועות כאשר אנו ניגשים לבעיה. טבועה הן בהסתברות והן בסטטיסטיקה אוכלוסייה, המורכבת מכל פרט שאנו מעוניינים לחקור, ומדגם, המורכב מהפרטים הנבחרים מהאוכלוסייה. חקר ההסתברות משתמש במודלים הנקראים התפלגויות שאנו יכולים להשתמש בהם כדי לחזות מה יקרה.
לדוגמה, נניח שאנו זורקים מטבע, וכפי שדיברנו למעלה, למטבע הבודד יש רק שתי תוצאות או שהוא מראה ראשים או מראה זנבות. אז ההסתברות לקבל ראש או זנב שווה, וזה 0.5 אז הכל היה על אחד מסוגי ההסתברות הנפוצים או הבסיסיים ביותר, כלומר הסתברות תיאורטית.
הבדלים בין הסתברות
סטטיסטיקה תיאורית היא ענף הסטטיסטיקה המתאר את המאפיינים העיקריים של מערך נתונים באופן כמותי. סטטיסטיקה מסקנת היא ענף הסטטיסטיקה, המסיק מסקנות לגבי האוכלוסייה המודאגת ממערך הנתונים המתקבל ממדגם, נתון לשונות אקראיות, תצפיתיות ודגימות. הסתברות וסטטיסטיקה הם שני המושגים החשובים במתמטיקה.
כאשר אותה הסתברות תיאורטית להתרחש, אז ההסתברות ידועה כאירועים סבירים באותה מידה. תוצאות מרחב מדגם נקראות סבירות באותה מידה אם לכל אירוע יש הסתברות דומה להתרחש. או שאנחנו יכולים לומר שזה עוזר לנו לחזות את מידת הסבירות שאירועים יקרו.
הבדלים בין הסתברות
אתה יכול גם לומר זאת כדי למצוא את ההסתברות של כל מצב נתון או אוכלוסייה שלמה. אנחנו צריכים לדעת על סך התוצאות האפשריות של המצב הזה. רק אז נוכל לדעת על ההסתברות של אירוע בודד שיתרחש מאותם מצבים. ולאפשר להם להסיק מגמות לגבי אוכלוסייה גדולה יותר על סמך מחקר של מדגם שנלקח ממנה. רוב התחזיות לעתיד נעשות בעזרת סטטיסטיקות מסקנות. סטטיסטיקאים צריכים לתכנן את הניסוי הנכון כדי להסיק את המסקנות הרלוונטיות מהמחקר שלו.
הבדלים בין הסתברות
אבל בסטטיסטיקה, מספר קטן של תצפיות משמש כדי לחזות את ההתנהגות של קבוצה גדולה יותר, ואילו, ככל הנראה, תצפיות מוגבלות נבחרות באקראי מהאוכלוסייה. הסתברות היא מדד לסבירות להתרחשות של אירוע. מכיוון שהסתברות היא מדד כמותי, יש לפתח אותה עם הרקע המתמטי. באופן ספציפי, המבנה המתמטי הזה של ההסתברות ידוע בתור תורת ההסתברות. סטטיסטיקה היא הדיסציפלינה של איסוף, ארגון, ניתוח, פרשנות והצגה של נתונים. רוב המודלים הסטטיסטיים מבוססים על ניסויים והשערות, והסתברות משולבת בתיאוריה, כדי להסביר טוב יותר את התרחישים.