Comparthing Logo
data-elmriyaziyyat nəzəriyyəsianalitikaehtimal nəzəriyyəsi

Ehtimal və Statistika

Ehtimal və statistika eyni riyazi sikkənin iki tərəfidir və əks istiqamətlərdən gələn qeyri-müəyyənliklə məşğul olurlar. Ehtimal məlum modellərə əsaslanaraq gələcək nəticələrin ehtimalını proqnozlaşdırsa da, statistika keçmiş məlumatları təhlil edərək həmin modelləri qurur və ya yoxlayır, müşahidələrdən geriyə doğru işləyərək əsas həqiqəti tapır.

Seçilmişlər

  • Ehtimal təməldir; statistika isə onun üzərində qurulmuş binadır.
  • 0,5 ehtimalı riyazi bir iddia, statistik orta ehtimal isə müşahidədir.
  • Statistika, sırf ehtimal nəzəriyyəsində nəzərə alınmayan "səs-küy" və kənarlaşmaları idarə edir.
  • Qumar oyunları ehtimala, sığorta şirkətləri isə statistikaya əsaslanır.

Ehtimal nədir?

Təsadüfiliyin riyazi tədqiqi, müəyyən hadisələrin baş vermə ehtimalını proqnozlaşdırır.

  • Ümumi qaydalardan spesifik nəticələrə doğru hərəkət edən deduktiv bir proses kimi fəaliyyət göstərir.
  • Hesablamalar həmişə 0 (qeyri-mümkün) və 1 (əminlik) arasında bağlıdır.
  • Bu, "əhali"nin və ya sistemin parametrlərinin artıq məlum olduğunu fərz edir.
  • Adətən permutasiyalar, kombinasiyalar və paylanma əyriləri kimi alətlərdən istifadə edir.
  • Böyük Ədədlər Qanunu nəzəri ehtimalı real dünya nəticələri ilə əlaqələndirir.

Statistika nədir?

Nümunələri və trendləri aşkar etmək üçün məlumatların toplanması, təhlili və şərh edilməsi elmi.

  • Bu, konkret müşahidələrdən ümumi nəticələrə doğru gedən induktiv bir prosesdir.
  • Daha kiçik bir nümunədən istifadə edərək naməlum populyasiya parametrlərinin qiymətləndirilməsinə diqqət yetirir.
  • Məlumatlara olan etibar səviyyələrini və xəta həddinin hesablanmasını əhatə edir.
  • İki əsas sahəyə bölünür: təsviri və nəticə statistikası.
  • Dəqiqliyi təmin etmək üçün məlumatların təmizlənməsinə və qərəzliliyin aradan qaldırılmasına çox güvənir.

Müqayisə Cədvəli

XüsusiyyətEhtimalStatistika
Məntiqin istiqamətiDeduktiv (Modeldən Məlumata)İnduktiv (Məlumatdan Modelə)
Əsas MəqsədGələcək hadisələri proqnozlaşdırmaqKeçmiş/indiki məlumatların izahı
Məlum qurumlarƏhali və onun qaydalarıNümunə və onun ölçüləri
Naməlum VarlıqlarMəhkəmənin konkret nəticəsiƏhalinin əsl xüsusiyyətləri
Əsas sual"X"-in baş vermə ehtimalı nə qədərdir?"X" bizə dünya haqqında nə deyir?
AsılılıqMəlumat toplamaqdan asılı olmayaraqMəlumatların keyfiyyətindən tamamilə asılıdır
Əsas AlətTəsadüfi dəyişənlər və paylanmalarNümunə götürmə və hipotez testi

Ətraflı Müqayisə

Məlumat Axını

Ehtimalı kart dəsti ilə başladığınız və bir tuz çıxarma ehtimalını hesabladığınız "irəli baxan" bir mühərrik kimi düşünün. Statistika "geri baxan"dır; sizə bir yığın çəkilmiş kart verilir və dəstin saxta və ya ədalətli olub olmadığını müəyyən etməlisiniz. Biri səbəbdən başlayır və nəticəni proqnozlaşdırır, digəri isə nəticədən başlayır və səbəbi axtarır.

Əminlik və Qiymətləndirmə

Ehtimal nəzəri müəyyənliklərlə məşğul olur; əgər zar ədalətlidirsə, altılıq ehtimalı riyazi olaraq sabitdir. Lakin statistika heç vaxt 100% müəyyənlik iddia etmir. Bunun əvəzinə, statistiklər bir trendin mövcud olduğuna inansalar da, həmişə səhv üçün hesablanmış bir həddin və ya onların səhv olma potensialını ölçən "p-dəyəri"nin olduğunu etiraf edərək "etibar intervalları" təqdim edirlər.

Əhali vs Nümunə

Ehtimal baxımından, bütün qrup (əhali) haqqında hər şeyi bildiyimizi fərz edirik, məsələn, bir bankada neçə qırmızı mərmər olduğunu dəqiq bilmək kimi. Statistika banka qeyri-şəffaf olduqda və saymaq üçün çox böyük olduqda istifadə olunur. Bir ovuc (nümunə) götürürük, onlara baxırıq və bu məhdud məlumatdan bankadakı hər mərmər haqqında məlumatlı bir təxmin etmək üçün istifadə edirik.

Qarışıq Münasibət

Ehtimal olmadan müasir statistikaya sahib ola bilməzsiniz. Yeni bir dərmanın plasebodan daha yaxşı təsir edib-etmədiyini müəyyən etmək kimi statistik testlər, müşahidə edilən nəticələrin təmiz təsadüf nəticəsində baş verib-vermədiyini görmək üçün ehtimal paylanmalarına əsaslanır. Ehtimal nəzəri çərçivəni, statistika isə real həyatda tətbiqi təmin edir.

Üstünlüklər və Eksikliklər

Ehtimal

Üstünlüklər

  • +Yüksək dəqiq riyaziyyat
  • +Mütləq nəzəri qaydalar
  • +Süni intellekt məntiqi üçün vacibdir
  • +Riski dəqiq hesablayır

Saxlayıcı

  • Məlum girişlər tələb edir
  • Həddindən artıq mücərrəd ola bilər
  • Fərziyyələrə həssasdır
  • Qərəzliliyi nəzərə almır

Statistika

Üstünlüklər

  • +Real dünya sübutlarından istifadə edir
  • +Gizli trendləri müəyyən edir
  • +Səhvləri düzəldir
  • +Siyasət qərarlarını məlumatlandırır

Saxlayıcı

  • Təfsirə açıqdır
  • Korrelyasiya səbəbiyyət deyil
  • Asanlıqla manipulyasiya olunur
  • Böyük məlumat dəstləri tələb edir

Yaygın yanlış anlaşılmalar

Əfsanə

Ehtimal və statistika eyni şey üçün sadəcə fərqli adlardır.

Həqiqət

Onlar fərqli fənlərdir. Hər ikisi təsadüfü araşdırsa da, ehtimal nəzəri riyaziyyatın bir qoludur, statistika isə məlumatların şərhinə yönəlmiş tətbiqi bir elmdir.

Əfsanə

"Statistik əhəmiyyət" bir şeyin 100% sübut olunduğu deməkdir.

Həqiqət

Statistikada heç nə mütləq mənada "sübut olunmayıb". Bu, sadəcə nəticənin təsadüfən baş vermə ehtimalının çox az olduğunu və adətən 5% və ya 1% təsadüf ehtimalının olduğunu göstərir.

Əfsanə

"Ortalama Qanunu" uzun bir məğlubiyyət seriyasından sonra qələbənin "lazımlı" olduğu anlamına gəlir.

Həqiqət

Bu, Qumarbazın Xətasıdır. Ehtimal nəzəriyyəsinə əsasən, hər bir müstəqil hadisənin (məsələn, sikkə atma hadisəsinin) əvvəlki hadisə ilə bağlı heç bir xatirəsi yoxdur; ehtimallar əvvəl nə baş verməsindən asılı olmayaraq eyni qalır.

Əfsanə

Daha çox məlumat həmişə daha yaxşı statistikaya gətirib çıxarır.

Həqiqət

Kəmiyyət keyfiyyəti müəyyən etmir. Əgər məlumatlar qərəzlidirsə və ya nümunə təmsilçi deyilsə, daha böyük məlumat dəsti sizi sadəcə daha "inamlı", lakin səhv nəticəyə gətirib çıxaracaq.

Tez-tez verilən suallar

Data Science üçün əvvəlcə hansını öyrənməliyəm?
Ehtimal nəzəriyyəsindən başlayın. Bu nəzəriyyə statistik testlərin necə işlədiyini başa düşməyiniz üçün lazım olan "dil" və paylanmaları (Normal Paylanma kimi) təmin edir. Ehtimal nəzəriyyəsi olmadan statistika sadəcə düsturların niyə işlədiyini bilmədən əzbərləmək kimi hiss olunacaq.
Parametr və statistika arasındakı fərq nədir?
Parametr bütün populyasiyaya aid olan həqiqi dəyərdir (Yer üzündəki hər bir insanın orta boyu kimi). Statistika nümunədən hesablanmış bir dəyərdir (ölçdüyünüz 100 insanın orta boyu kimi). Parametri qiymətləndirmək üçün statistikadan istifadə edirik.
Kart saymaq Blackjack-də ehtimaldır, yoxsa statistikadır?
Əslində hər ikisidir. "Məlumatları" (hansı kartların oynandığını) izləmək üçün statistikadan istifadə edirsiniz və sonra qalan destenin dəyişən ehtimallarını hesablamaq üçün ehtimaldan istifadə edirsiniz. Bu, yeni məlumatlara əsaslanaraq modeli yeniləmək üçün real vaxt tətbiqidir.
Ehtimal hava proqnozlarında necə kömək edir?
Meteoroloqlar mövcud məlumatlardan istifadə edərək minlərlə simulyasiya aparırlar. Əgər 1000 simulyasiyadan 700-ü yağış göstərirsə, onlar 70% ehtimal bildirirlər. "Statistika" hissəsi ilk növbədə həmin simulyasiya modellərini yaratmaq üçün onilliklər boyu keçmiş hava şəraitinin təhlilini əhatə edirdi.
Statistikada "nəticə çıxarma" nədir?
Nəticə çıxarma, kiçik bir qrupa əsaslanaraq böyük bir qrupun xüsusiyyətlərini "çıxarmaq" və ya təxmin etmək aktıdır. Bu, bir ölkədə hər bir insanı sınaqdan keçirmədən ictimai rəy və ya tibbi effektivlik haqqında geniş iddialar irəli sürməyə imkan verən körpüdür.
0 ehtimalı nə deməkdir?
Sonlu nəticələr toplusunda 0 ehtimalı hadisənin qeyri-mümkün olması deməkdir. Lakin, davamlı riyaziyyatda (məsələn, 0 ilə 1 arasında dəqiq onluq kəsr seçmək kimi) texniki olaraq 0 ehtimalı baş verə bilər, lakin biz bunu praktik mənada "demək olar ki, qeyri-mümkün" adlandırırıq.
Statistika yalan danışmaq üçün istifadə edilə bilərmi?
Qərəzli nümunələr seçməklə, məlumatları yanlış şkalalarla vizuallaşdırmaqla və ya "səhv həddinə" məhəl qoymamaqla insanlar statistikanın demək olar ki, hər hansı bir iddianı dəstəklədiyini iddia edə bilərlər. Buna görə də rəqəmlərin arxasındakı metodologiyanı anlamaq rəqəmlərin özü qədər vacibdir.
Niyə hər ikisində "Normal Paylanma" bu qədər vacibdir?
Zəng əyrisi (Normal Paylanma) təbiətdə ən çox yayılmış modeldir. Ehtimalda təsadüfi dəyişənlərin necə qruplaşdığını təsvir edir. Statistikada Mərkəzi Limit Teoremi bizə daha çox nümunə götürdükcə məlumatlarımız təbii olaraq bu formanı formalaşdıracağını və bu da çox güclü proqnozlar verməyə imkan verəcəyini deyir.

Hökm

Oyunun qaydalarını bildiyiniz və bundan sonra nə baş verəcəyini təxmin etmək istədiyiniz zaman ehtimaldan istifadə edin. Bir yığın məlumatınız olduqda və bu gizli qaydaların əslində nə olduğunu anlamaq lazım olduqda statistikaya keçin.

Əlaqəli müqayisələr

Arifmetik Orta və Çəkili Orta

Arifmetik orta hər bir məlumat nöqtəsini yekun orta qiymətə bərabər töhfə verən kimi qəbul edir, çəkili orta isə müxtəlif dəyərlərə müəyyən əhəmiyyət səviyyələrini təyin edir. Bu fərqi anlamaq sadə sinif orta qiymətlərinin hesablanmasından tutmuş bəzi aktivlərin digərlərindən daha çox əhəmiyyət kəsb etdiyi mürəkkəb maliyyə portfellərinin müəyyən edilməsinə qədər hər şey üçün vacibdir.

Arifmetik və Həndəsi Ardıcıllıq

Əsasən, hesab və həndəsi ardıcıllıqlar ədədlər siyahısını böyütməyin və ya kiçiltməyin iki fərqli yoludur. Arifmetik ardıcıllıq toplama və ya çıxma zamanı sabit, xətti tempdə dəyişir, həndəsi ardıcıllıq isə vurma və ya bölmə zamanı eksponensial olaraq sürətlənir və ya yavaşlayır.

Bucaq vs Yamac

Bucaq və maillik xəttin "dikliyini" kəmiyyətcə göstərir, lakin onlar fərqli riyazi dillərdə danışırlar. Bucaq iki kəsişən xətt arasındakı dairəvi fırlanmanı dərəcə və ya radianla ölçsə də, maillik üfüqi "axışa" nisbətən şaquli "qalxmanı" ədədi nisbət kimi ölçür.

Cəbr vs Həndəsə

Cəbr mücərrəd əməliyyat qaydalarına və naməlumları həll etmək üçün simvolların manipulyasiyasına diqqət yetirsə də, həndəsə fəzanın fiziki xüsusiyyətlərini, o cümlədən fiqurların ölçüsünü, formasını və nisbi mövqeyini araşdırır. Birlikdə, onlar riyaziyyatın əsasını təşkil edir və məntiqi əlaqələri vizual strukturlara çevirir.

Cüt və tək ədədlər

Bu müqayisə cüt və tək ədədlər arasındakı fərqləri aydınlaşdırır, hər bir növün necə təyin olunduğunu, əsas hesablamalarda necə davrandığını və tam ədədləri 2-yə bölünmə və sayma ilə hesablamalardakı nümunələrə əsasən təsnif etməyə kömək edən ümumi xüsusiyyətləri göstərir.