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 un arrière-plan mathématique. Plus précisément, cette construction mathématique de la probabilité est connue sous le nom de théorie des probabilités. La statistique est 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 dans la théorie, pour mieux expliquer les scénarios.
En savoir plus sur les probabilités
L'application heuristique simple 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 elle est centralisée 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 des 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 étude de 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. Ce formulaire est utile en intelligence artificielle, en particulier dans les techniques d'apprentissage automatique.
En savoir plus sur les statistiques
La statistique est considérée comme une branche des mathématiques et un corps mathématique avec une formation scientifique. En raison de la nature empirique des bases et de leur utilisation orientée vers l'application, elles ne sont pas classées comme un sujet mathématique pur.
Les statistiques appuient les théories relatives à la collecte, à l'analyse et à 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 quantitativement les principales propriétés d'un ensemble de données. Les statistiques inférentielles sont la branche des statistiques, qui tirent des conclusions sur la population concernée à partir de l'ensemble de données obtenu à partir d'un échantillon, soumis à des variations aléatoires, d'observation 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, sur la population à partir de laquelle l'échantillon aléatoire a été sélectionné.
Quelle est la différence entre les probabilités et les statistiques ?
• Les probabilités et les statistiques peuvent être considérées comme deux processus opposés, ou plutôt deux processus inverses.
• En utilisant la théorie des probabilités, le caractère aléatoire ou l'incertitude d'un système est mesuré au moyen de ses variables aléatoires. Grâce au modèle complet développé, le comportement des éléments individuels peut être prédit. Mais en statistique, un petit nombre d'observations est utilisé pour prédire le comportement d'un ensemble plus large alors qu'en probabilité, des observations limitées sont sélectionnées au hasard dans la population (l'ensemble le plus large).
• Plus clairement, on peut affirmer qu'en utilisant la théorie des probabilités, les résultats généraux peuvent être utilisés pour interpréter des 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.
