Статистика против вероятности: в чем разница?

Вероятность и статистика — это два поля, которые используют данные для ответа на вопросы, но делают это немного по-разному.

Область вероятности использует существующие известные данные для предсказания вероятности будущих событий.

Пример: если 3 из 5 шариков в мешке красные, какова вероятность того, что два красных шарика будут вытащены повторно без замены?

Область статистики использует данные из выборки, чтобы сделать выводы о большей совокупности.

Пример: мы собираем случайную выборку из 50 черепах и измеряем вес каждой из них. Затем мы используем выборочные данные, чтобы вывести диапазон значений, которые, вероятно, содержат истинный средний вес всех черепах в этой популяции.

Продолжайте читать, чтобы узнать, как статистика и вероятность используются в реальных сценариях.

Использование статистики в реальном мире

Вот несколько примеров того, как статистика используется в реальных сценариях.

Пример 1: Доверительные интервалы

Статистики, работающие в сфере финансов, часто используют доверительные интервалы для оценки истинного значения различных финансовых показателей.

Например, статистик может собрать данные о годовом доходе 200 случайно выбранных домохозяйств в определенном городе, а затем использовать эти выборочные данные для построения доверительного интервала для среднего дохода всех домохозяйств в этом городе.

Используя данные из выборки, статистик может сделать выводы об общей интересующей совокупности.

Пример 2: проверка гипотез

Статистики, работающие в клинических условиях, часто используют тесты гипотез, чтобы определить, приводит ли новый препарат к улучшению результатов лечения пациентов.

Например, специалист по биостатистике может назначить лекарство от кровяного давления 30 пациентам в течение одного месяца, а затем ввести второе лекарство от кровяного давления тем же 30 пациентам в течение еще одного месяца.

Затем они могут выполнить t-тест для парных выборок, чтобы определить, есть ли статистически значимая разница в снижении артериального давления между двумя препаратами.

Используя выборочные данные, статистик может сделать выводы об этих двух наркотиках в общей популяции.

Использование вероятности в реальном мире

Вот несколько примеров того, как вероятность используется в реальных сценариях.

Пример 1: Прогнозирование стихийных бедствий

Предположим, известно, что вероятность того, что ураган категории 5 обрушится на определенный прибрежный район в данном году, равна 0,02.

Зная это, местное самоуправление может предсказать вероятность того, что в ближайшие 10 лет обрушится хотя бы один из этих типов ураганов:

P(хотя бы один успех) = 1 – P(неудача в данном испытании) n
P(хотя бы один успех) = 1 – (0,98) 10
P (хотя бы один успех): 0,18293

Вероятность того, что хотя бы один из этих типов ураганов произойдет в ближайшие 10 лет, равна 0,18293 .

Используя существующие известные данные, местное правительство может прогнозировать вероятность будущих событий.

Пример 2: Карточные игры

Профессиональные игроки в покер часто используют вероятность, чтобы предсказать вероятность того, что определенные карты будут перевернуты во время игры.

Например, в стандартной колоде из 52 карт 4 короля.

Предположим, игрок в покер знает, что в первых 26 уже розданных картах было сдано 3 короля.

Затем они могут рассчитать вероятность получения короля на следующей карте:

P (король) = количество королей / количество оставшихся карт
Р(король) = 1/26
P (король) = 0,038

Вероятность того, что следующей картой будет король, составляет примерно 0,038 .

Используя существующие известные данные, игрок в покер может предсказать вероятность конкретного будущего события.

Вывод

Статистика и вероятность — это две области, которые используют данные для ответа на вопросы, но делают это по-разному.