संभावना बनाम सांख्यिकी
प्रायिकता किसी घटना के घटित होने की संभावना का माप है। चूँकि प्रायिकता एक मात्रात्मक माप है, इसे गणितीय पृष्ठभूमि के साथ विकसित किया जाना है। विशेष रूप से, संभाव्यता के इस गणितीय निर्माण को संभाव्यता सिद्धांत के रूप में जाना जाता है। सांख्यिकी डेटा के संग्रह, संगठन, विश्लेषण, व्याख्या और प्रस्तुति का अनुशासन है। अधिकांश सांख्यिकीय मॉडल प्रयोगों और परिकल्पनाओं पर आधारित होते हैं, और परिदृश्यों को बेहतर ढंग से समझाने के लिए संभाव्यता को सिद्धांत में एकीकृत किया जाता है।
संभावना के बारे में अधिक
संभाव्यता की अवधारणा के सरल अनुमानी अनुप्रयोग को स्वयंसिद्ध परिभाषाओं को प्रस्तुत करके एक ठोस गणितीय आधार दिया गया है।इस अर्थ में, संभाव्यता यादृच्छिक घटना का अध्ययन है, जहां यह यादृच्छिक चर, स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं और घटनाओं में केंद्रीकृत है।
संभाव्यता में, एक सामान्य मॉडल के आधार पर भविष्यवाणी की जाती है, जो समस्या के सभी पहलुओं को संतुष्ट करता है। यह परिदृश्य में घटनाओं के घटित होने की अनिश्चितता और संभावना को मापने में सक्षम बनाता है। संभाव्यता वितरण कार्यों का उपयोग माना समस्या में सभी संभावित घटनाओं की संभावना का वर्णन करने के लिए किया जाता है।
संभाव्यता में एक और जांच घटनाओं की करणीयता है। बायेसियन प्रायिकता घटनाओं के कारण होने वाली घटनाओं की संभावना के आधार पर पूर्व की घटनाओं की संभावना का वर्णन करती है। यह फॉर्म आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उपयोगी है, खासकर मशीन लर्निंग तकनीक में।
सांख्यिकी के बारे में अधिक जानकारी
सांख्यिकी को गणित की एक शाखा और वैज्ञानिक पृष्ठभूमि वाला गणितीय निकाय माना जाता है। मूल बातें और इसके अनुप्रयोग उन्मुख उपयोग की अनुभवजन्य प्रकृति के कारण, इसे शुद्ध गणितीय विषय के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया है।
आँकड़े डेटा के संग्रह, विश्लेषण और व्याख्या के लिए सिद्धांतों का समर्थन करते हैं। वर्णनात्मक सांख्यिकी और अनुमानात्मक सांख्यिकी को सांख्यिकी में एक प्रमुख विभाजन माना जा सकता है। वर्णनात्मक सांख्यिकी आंकड़ों की वह शाखा है जो मात्रात्मक रूप से सेट किए गए डेटा के मुख्य गुणों का वर्णन करती है। अनुमानात्मक सांख्यिकी सांख्यिकी की वह शाखा है, जो यादृच्छिक, प्रेक्षणात्मक और नमूनाकरण भिन्नताओं के अधीन, एक नमूने से प्राप्त डेटा सेट से संबंधित जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालती है।
वर्णनात्मक आँकड़े डेटा को सारांशित करते हैं, जबकि अनुमानात्मक आँकड़ों का उपयोग सामान्य रूप से उस जनसंख्या के बारे में पूर्वानुमान और भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, जिसमें से यादृच्छिक नमूना चुना गया था।
संभाव्यता और सांख्यिकी में क्या अंतर है?
• संभाव्यता और आंकड़ों को दो विपरीत प्रक्रियाओं, या दो विपरीत प्रक्रियाओं के रूप में माना जा सकता है।
• संभाव्यता सिद्धांत का उपयोग करते हुए, किसी सिस्टम की यादृच्छिकता या अनिश्चितता को उसके यादृच्छिक चर के माध्यम से मापा जाता है।विकसित व्यापक मॉडल के परिणामस्वरूप, व्यक्तिगत तत्वों के व्यवहार की भविष्यवाणी की जा सकती है। लेकिन आँकड़ों में, बड़े सेट के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए कम संख्या में प्रेक्षणों का उपयोग किया जाता है, जबकि संभाव्यता में, सीमित अवलोकनों को जनसंख्या (बड़े सेट) से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
• अधिक स्पष्ट रूप से, यह कहा जा सकता है कि संभाव्यता सिद्धांत का उपयोग करके सामान्य परिणामों का उपयोग व्यक्तिगत घटनाओं की व्याख्या करने के लिए किया जा सकता है, और जनसंख्या के गुणों का उपयोग छोटे सेट के गुणों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। संभाव्यता मॉडल जनसंख्या के संबंध में डेटा प्रदान करता है।
• आंकड़ों में, सामान्य मॉडल विशिष्ट घटनाओं पर आधारित होता है, और नमूना गुणों का उपयोग जनसंख्या की विशेषताओं का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। साथ ही, सांख्यिकीय मॉडल प्रेक्षणों/डेटा पर आधारित है।
