İstatistik ve olasılık: fark nedir?

Olasılık ve istatistik, soruları yanıtlamak için verileri kullanan, ancak biraz farklı şekillerde kullanan iki alandır.

Olasılık alanı, gelecekteki olayların olasılığını tahmin etmek için mevcut bilinen verileri kullanır.

• Örnek: Bir torbadaki 5 bilyeden 3’ü kırmızı ise, tekrarlanan çekilişlerde yerine koymadan iki kırmızı bilyenin çekilmesi olasılığı nedir?

İstatistik alanı, daha büyük bir nüfus hakkında sonuçlar çıkarmak için bir örneklemden elde edilen verileri kullanır.

• Örnek: Rastgele 50 kaplumbağadan oluşan bir örnek topluyoruz ve her birinin ağırlığını ölçüyoruz. Daha sonra örnek verileri, o popülasyondaki tüm kaplumbağaların gerçek ortalama ağırlığını içermesi muhtemel bir dizi değer çıkarmak için kullanırız.

İstatistiklerin ve olasılığın gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldığını görmek için okumaya devam edin.

İstatistiğin gerçek dünyada kullanımı

Burada istatistiklerin gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler verilmiştir.

Örnek 1: güven aralıkları

Finans alanında çalışan istatistikçiler, farklı finansal göstergelerin gerçek değerini tahmin etmek için sıklıkla güven aralıklarını kullanırlar.

Örneğin, bir istatistikçi belirli bir şehirdeki rastgele seçilen 200 hanenin yıllık gelirine ilişkin veri toplayabilir, daha sonra bu örneklenmiş verileri o şehirdeki tüm hanelerin ortalama geliri için bir güven aralığı oluşturmak için kullanabilir.

İstatistikçi, bir örnekten elde edilen verileri kullanarak, ilgilenilen genel popülasyon hakkında sonuçlar çıkarabilir.

Örnek 2: Hipotez testi

Klinik ortamlarda çalışan istatistikçiler, yeni bir ilacın daha iyi hasta sonuçlarına yol açıp açmadığını belirlemek için sıklıkla hipotez testini kullanır.

Örneğin, bir biyoistatist bir ay boyunca 30 hastaya bir tansiyon ilacı verebilir, ardından aynı 30 hastaya bir ay daha ikinci bir tansiyon ilacı verebilir.

Daha sonra iki ilaç arasında kan basıncının düşürülmesinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için eşleştirilmiş örnek t testi yapabilirler.

İstatistikçi, örnek verileri kullanarak genel popülasyondaki bu iki ilaç hakkında sonuçlar çıkarabilir.

Gerçek Dünyada Olasılığı Kullanmak

Burada olasılığın gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler verilmiştir.

Örnek 1: Doğal afetleri tahmin etmek

Belirli bir yılda Kategori 5 kasırganın belirli bir kıyı bölgesini vurma olasılığının 0,02 olduğunu bildiğimizi varsayalım.

Bunu bilen bir yerel yönetim, önümüzdeki 10 yıl içinde aşağıdaki kasırga türlerinden en az birinin meydana gelme olasılığını tahmin edebilir:

• P(en az bir başarı) = 1 – P(belirli bir testte başarısızlık) ⁿ
• P (en az bir başarı) = 1 – (0,98) ¹⁰
• P (en az bir başarı): 0,18293

Önümüzdeki 10 yıl içinde bu tür kasırgalardan en az birinin meydana gelme olasılığı 0,18293’tür .

Yerel yönetim, mevcut bilinen verileri kullanarak gelecekteki olayların olasılığını tahmin edebilir.

Örnek 2: kart oyunları

Profesyonel poker oyuncuları genellikle oyun sırasında belirli kartların devredilme olasılığını tahmin etmek için olasılığı kullanır.

Örneğin, standart 52 kartlık bir destede 4 papaz vardır.

Diyelim ki poker oyuncusu, dağıtılan ilk 26 karttan 3’ünün zaten dağıtıldığını biliyor.

Daha sonra aşağıdaki karttan papaz gelme olasılığını hesaplayabilirler:

• P(kral) = papaz sayısı / kalan kart sayısı
• P(kral) = 1/26
• P(kral) = 0,038

Bir sonraki kartın papaz olma olasılığı yaklaşık 0,038’dir .

Mevcut bilinen verileri kullanarak poker oyuncusu gelecekteki belirli bir olayın olasılığını tahmin edebilir.

Çözüm

İstatistik ve olasılık, soruları yanıtlamak için verileri farklı şekillerde kullanan iki alandır.

Olasılık alanı, gelecekteki olayların olasılığını tahmin etmek için mevcut bilinen verileri kullanır.

İstatistik alanı, daha büyük bir nüfus hakkında sonuçlar çıkarmak için bir örneklemden elde edilen verileri kullanır.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler çeşitli alanlarda istatistiğin önemini açıklamaktadır:

İstatistikler neden önemlidir? (İstatistiğin önemli olmasının 10 nedeni!)
İşletmelerde istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi
Sağlıkta istatistiğin önemi
Finansta istatistiğin önemi