统计与概率：有什么区别？

概率和统计学是两个都使用数据来回答问题的领域，但方式略有不同。

概率领域使用现有的已知数据来预测未来事件的可能性。

• 例子：如果一个袋子里的 5 个弹珠中有 3 个是红色的，那么在重复抽奖中抽到两个红色弹珠而不更换它们的概率是多少？

统计学领域使用样本数据来得出有关更大群体的结论。

• 示例：我们随机收集 50 只海龟样本并测量每只海龟的体重。然后，我们使用样本数据来推断可能包含该种群中所有海龟的真实平均体重的一系列值。

继续阅读以了解如何在现实场景中使用统计数据和概率。

统计在现实世界中的应用

以下是如何在现实场景中使用统计数据的一些示例。

示例 1：置信区间

从事金融工作的统计学家经常使用置信区间来估计不同财务指标的真实价值。

例如，统计学家可能会收集某个城市随机选择的 200 个家庭的年收入数据，然后使用该抽样数据构建该城市所有家庭平均收入的置信区间。

使用样本中的数据，统计学家可以得出有关总体感兴趣人群的结论。

示例 2：假设检验

在临床环境中工作的统计学家经常使用假设检验来确定新药是否会带来更好的患者结果。

例如，生物统计学家可能会给 30 名患者服用一种血压药物一个月，然后再给这 30 名患者服用第二种血压药物一个月。

然后他们可以进行配对样本 t 检验，以确定两种药物之间的血压降低是否存在统计学上的显着差异。

使用样本数据，统计学家可以得出关于总体人群中这两种药物的结论。

在现实世界中使用概率

以下是如何在现实场景中使用概率的一些示例。

示例 1：预测自然灾害

假设我们知道某年某沿海地区发生 5 级飓风的概率为 0.02。

了解这一点后，地方政府可以预测未来 10 年内至少发生以下类型飓风之一的可能性：

• P（至少一次成功）= 1 – P（给定测试失败） ⁿ
• P（至少一次成功）= 1 – (0.98) ¹⁰
• P（至少一次成功）：0.18293

未来 10 年内至少发生其中一种类型飓风的概率为0.18293 。

利用现有的已知数据，地方政府可以预测未来事件的可能性。

例2：纸牌游戏

职业扑克玩家经常使用概率来预测游戏中某些牌被翻转的可能性。

例如，标准的 52 张牌中有 4 张 K。

假设扑克玩家知道前 26 张牌中已经发了 3 张 K。

然后他们可以计算在下面的牌上收到国王的概率：

• P(king) = 王数 / 剩余牌数
• P(国王) = 1 / 26
• P(王) = 0.038

下一张牌发出 K 的概率约为0.038 。

使用现有的已知数据，扑克玩家可以预测特定未来事件的概率。

结论

统计和概率是两个都使用数据来回答问题的领域，但方式不同。

概率领域使用现有的已知数据来预测未来事件的可能性。

统计学领域使用样本数据来得出有关更大群体的结论。

其他资源

以下文章解释了统计在各个领域的重要性：

为什么统计数据很重要？ （统计数据如此重要的 10 个理由！）
统计在企业中的重要性
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统计在医疗保健中的重要性
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