Statystyka a prawdopodobieństwo: jaka jest różnica?

Prawdopodobieństwo i statystyka to dwie dziedziny, które wykorzystują dane do odpowiadania na pytania, ale w nieco inny sposób.

Pole prawdopodobieństwa wykorzystuje istniejące znane dane do przewidywania prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń.

• Przykład: Jeśli 3 z 5 kulek w worku są czerwone, jakie jest prawdopodobieństwo, że w kolejnych losowaniach wylosujemy dwie czerwone kulki bez ich zastępowania?

Dziedzina statystyki wykorzystuje dane z próby do wyciągania wniosków na temat większej populacji.

• Przykład: Zbieramy losową próbkę 50 żółwi i mierzymy wagę każdego z nich. Następnie wykorzystujemy przykładowe dane, aby wywnioskować zakres wartości, który prawdopodobnie będzie zawierał rzeczywistą średnią masę wszystkich żółwi w tej populacji.

Czytaj dalej, aby zobaczyć, jak statystyki i prawdopodobieństwo są wykorzystywane w rzeczywistych scenariuszach.

Wykorzystanie statystyki w świecie rzeczywistym

Oto kilka przykładów wykorzystania statystyk w rzeczywistych scenariuszach.

Przykład 1: przedziały ufności

Statystycy pracujący w finansach często używają przedziałów ufności do oszacowania prawdziwej wartości różnych wskaźników finansowych.

Na przykład statystyk może zebrać dane na temat rocznego dochodu 200 losowo wybranych gospodarstw domowych w określonym mieście, a następnie wykorzystać te dane z próby do skonstruowania przedziału ufności dla średniego dochodu wszystkich gospodarstw domowych w tym mieście.

Wykorzystując dane z próby, statystyk może wyciągnąć wnioski na temat całej populacji będącej przedmiotem zainteresowania.

Przykład 2: Testowanie hipotez

Statystycy pracujący w warunkach klinicznych często korzystają z testowania hipotez, aby określić, czy nowy lek prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów.

Na przykład biostatystyk może podawać jeden lek na ciśnienie krwi 30 pacjentom przez jeden miesiąc, a następnie podawać drugi lek na ciśnienie krwi tym samym 30 pacjentom przez dodatkowy miesiąc.

Następnie mogą wykonać test t dla par próbek, aby określić, czy istnieje statystycznie istotna różnica w obniżeniu ciśnienia krwi pomiędzy tymi dwoma lekami.

Korzystając z przykładowych danych, statystyk może wyciągnąć wnioski na temat tych dwóch leków w całej populacji.

Korzystanie z prawdopodobieństwa w świecie rzeczywistym

Oto kilka przykładów wykorzystania prawdopodobieństwa w rzeczywistych scenariuszach.

Przykład 1: Przewidywanie klęsk żywiołowych

Załóżmy, że wiemy, że prawdopodobieństwo, że huragan kategorii 5 uderzy w określony obszar przybrzeżny w danym roku wynosi 0,02.

Wiedząc to, samorząd może przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia co najmniej jednego z tego typu huraganów w ciągu najbliższych 10 lat:

• P(przynajmniej jeden sukces) = 1 – P(niepowodzenie na danym teście) ⁿ
• P (co najmniej jeden sukces) = 1 – (0,98) ¹⁰
• P (co najmniej jeden sukces): 0,18293

Prawdopodobieństwo wystąpienia co najmniej jednego tego typu huraganów w ciągu najbliższych 10 lat wynosi 0,18293 .

Wykorzystując istniejące znane dane, samorząd lokalny może przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia przyszłych zdarzeń.

Przykład 2: gry karciane

Zawodowi gracze w pokera często używają prawdopodobieństwa, aby przewidzieć prawdopodobieństwo odwrócenia określonych kart podczas gry.

Na przykład w standardowej talii 52 kart znajdują się 4 króle.

Załóżmy, że pokerzysta wie, że wśród pierwszych 26 rozdanych kart zostały już rozdane 3 króle.

Następnie mogą obliczyć prawdopodobieństwo otrzymania króla na następującej karcie:

• P(król) = liczba królów / liczba pozostałych kart
• P(król) = 1/26
• P(król) = 0,038

Prawdopodobieństwo, że na następnej karcie zostanie rozdany król, wynosi około 0,038 .

Korzystając z istniejących, znanych danych, pokerzysta może przewidzieć prawdopodobieństwo określonego przyszłego zdarzenia.

Wniosek

Statystyka i prawdopodobieństwo to dwie dziedziny, które wykorzystują dane do udzielania odpowiedzi na pytania, ale na różne sposoby.

Pole prawdopodobieństwa wykorzystuje istniejące znane dane do przewidywania prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń.

Dziedzina statystyki wykorzystuje dane z próby do wyciągania wniosków na temat większej populacji.

Dodatkowe zasoby

Poniższe artykuły wyjaśniają znaczenie statystyki w różnych dziedzinach:

Dlaczego statystyki są ważne? (10 powodów, dla których statystyki są ważne!)
Znaczenie statystyki w przedsiębiorstwach
Znaczenie statystyki w edukacji
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia
Znaczenie statystyki w finansach