Tilasto on matematiikan haara, joka vastaa todennäköisyyksien ja datan tutkimuksesta. Todennäköisyys on tapahtuman mahdollisuuden mitta. Tiedot ovat mittauksia tai tallennettuja arvoja.
Satunnaisuus on tilastojen peruskäsite. Se viittaa epävarmuuteen tai sattumaan kokeen tai prosessin tuloksessa. Tapahtuma on satunnainen, jos lopputulosta ei voida ennustaa varmuudella. Esimerkiksi nopan heitto on satunnainen tapahtuma, koska lopputulosta ei voida ennustaa varmuudella.
Satunnaisuus voidaan määritellä myös prosessin tuloksen epävarmaksi. Esimerkiksi aika, joka kestää töihin pääsemiseen, on satunnainen prosessi, koska ei voida varmuudella ennustaa, kuinka kauan se kestää.
Tilastoissa satunnaisuus on tärkeää, koska se auttaa mallintamaan dataa ja ennustamaan kokeiden tuloksia. Tilastolliset mallit perustuvat oletukseen, että tiedot ovat satunnaisia. Jos tiedot eivät ole satunnaisia, mallit eivät toimi oikein.
Oletetaan esimerkiksi, että haluamme ennustaa ajan, joka kestää ennen kuin henkilö pääsee töihin. Tätä varten rakennamme tilastollisen mallin, joka olettaa, että aika on satunnaismuuttuja. Käytämme sitten tätä mallia ennustaaksemme ajan, joka kuluu ennen kuin henkilö pääsee töihin. Jos malli olettaa, että aika on satunnainen, ennuste on tarkempi. Jos malli olettaa, että aika ei ole satunnainen, ennuste on vähemmän tarkka.
Satunnaisuus auttaa meitä myös tekemään päätöksiä epävarmoissa tilanteissa. Oletetaan esimerkiksi, että meidän on tehtävä päätös siitä, suoritetaanko kokeilu vai ei. Jos uskomme, että kokeen tulos on satunnainen, voimme päättää olla tekemättä sitä, koska se voi mennä pieleen. Jos uskomme, että kokeen tulos ei ole satunnainen, voimme päättää tehdä sen, koska meillä on paremmat mahdollisuudet saada positiivinen tulos.
Yhteenvetona voidaan todeta, että satunnaisuus on tärkeä käsite tilastoissa, koska se auttaa mallintamaan dataa ja ennustamaan kokeiden tuloksia. Se auttaa meitä myös tekemään päätöksiä epävarmoissa tilanteissa.
0625 Satunnaismuuttujat: määritelmä
https://www.youtube.com/watch?v=Ndq4Wx0S594
Yksinkertainen satunnaisotos
https://www.youtube.com/watch?v=vK7KscmDets
Tilasto on tutkimusta tiedon keräämisestä, analysoinnista, tulkinnasta, esittämisestä, järjestämisestä ja tallentamisesta.
Tilastot liittyvät ja kasvavat samaan aikaan toisen tärkeän tieteen, todennäköisyyden, vakiintumisen tai heikkenemisen kanssa. Tilastoissa todennäköisyyttä käytetään perustamaan tiettyjä pohdintoja otoksesta. Eli jos tiedon lähde edustaa tutkittavaa väestöä, siitä voidaan poimia mielipiteitä siitä. Tiesimme tämän matemaattisesti todennäköisyyksien kehittämän teorian avulla. Tilastojen historia osoittaa, että kiinnostus on aina kohdistunut koko väestön ominaispiirteiden analysointiin, ja näiden analyysien tulee viime kädessä mahdollistaa päätöksenteko.
Se, että voimme ennustaa datajoukon 1000 vuotta sitten, XNUMX-luvulla, antaa meille selkeän todisteen sen hyödyllisyydestä. Kiinalaiset käyttivät myös syömäpuikkoja näkemysten ja tietojen välittämiseen. Tilastot eivät siis ole tyypillisiä nykyajalle, varsinkaan viime vuosille. Tilasto on perinteisesti perustunut deduktiiviseen menetelmään, eli siihen, että teorioista ja laeista tehdään johtopäätöksiä, jotka määrittelevät mallin tai hypoteesin todellisuudesta, ja sitten tarkistetaan malli ja tarkistetaan, täyttyvätkö oletetut lait vai eivät. Jos se epäonnistui, ehdotettua hypoteesia muutettiin mukauttamaan se kokemuksesta saatuihin tuloksiin. Jos johdetut lait eivät myöskään ota huomioon tätä todellisuutta, ehdotetaan uutta mallia tai hypoteesia, kunnes hypoteesista tulee tyydyttävien tulosten saatuaan hyväksytty totuus. Ongelmana oli nimenomaan se, että joskus oli vaikeaa sovittaa yhteen hyvää ihmisen hyvän harkintakyvyn ja deduktiivisen menetelmän tarjoaman upean tarkkuuden, erityisesti matematiikan suurennuslasin alla havaittavan.
Mahdollisista aikojen saatossa olleista teorioista merkityksellisin on tilastollisen päättelyn teoria. Tavoitteena on selvittää, mitkä tilastolliset menetelmät ovat sopivia johtopäätösten tekemiseen väestöstä. Toinen erittäin tärkeä teoria tilastotutkimuksessa on estimointiteoria. Tämä teoria tutkii menetelmiä populaatioparametrien arvioiden saamiseksi. Lopuksi löydämme regressioteorian. Vaikka se onkin tieteellisessä tutkimuksessa kehitetty teoria, sen soveltaminen taloustieteen ja erilaisiin yhteiskuntatieteisiin on ollut sellaista, että sen parantaminen on ollut jatkuva prosessi.
Satunnainen: Viittaa tapahtumaan, jota ei voida ennustaa varmasti.
Esimerkkinä voisi olla kolikon heittäminen: ei tiedetä etukäteen, nouseeko se päätä vai häntää. Se on tilanne, joka näyttää sattumanvaraiselta, mutta tulokset ovat yleensä toistuvia satunnaisten spekulaatioiden käsitteleminen ei toivo kaaoksen ongelma luonnon epäjärjestys todennäköisyys ja matemaattiset tilastot toimintateoriassa epävarmuus Tiedon raja on olemassa onnea? luota onneen Nykyään yleisempi petos on muutos. Tällöin jokin näyttää "uudelta ja parannetulta", mutta on todella sama kuin ennen. Jos näet tuotteen nimeltä "uusi ja parannettu" ja se sanoo, että se on valmistettu uudesta materiaalisarjasta, sinun on tarkasteltava sitä huolellisesti ennen ostamista. Jotta tuote olisi "uusi ja parannettu", tarvitaan vain uusi materiaali, joka on vähän erikoisempi. Älä mene lankaan! Tämän artikkelin luettuasi toivon, että ymmärrät nyt paremmin petostekniikoita, joita yritykset käyttävät yrittäessään saada sinut pois sieltä, missä sinun ei pitäisi olla. Kun etsit projekteja kotisi parantamiseksi, on tärkeää miettiä, mitä arvoa nämä parannukset tuovat muille. Ei ole varmuutta siitä, että saat kiinteistösijoituksesi takaisin myymällä talon myöhemmin, mutta kaikki muutokset, jotka parantavat talon yleisilmettä, ovat sinulle hyödyksi. Yleensä etsimäsi parannukset ovat myös tulevien ostajien tarpeita.
Todennäköisyys: Todennäköisyys on tapahtuman mahdollisuuden mitta.
Voimme ilmaista todennäköisyyden kertojen murto-osalla, että tapahtuma täytyy toistaa kokeessa, verrattuna kokeen mahdollisten toistojen kokonaismäärään. Kaikki todennäköisyydet ovat suljetulla alueella 0-1, jolloin 1 on tietty tapahtuman todennäköisyys.
Tapahtumalla sanotaan olevan "nolla" tai "nolla" todennäköisyys, jos se tapahtuu varmasti ja tapahtuu vain kerran, esimerkiksi kolikon heittäminen ja pään saaminen. Vaikka todennäköisyys, että tapahtumaa ei tapahdu, on yhtä suuri kuin 1 miinus todennäköisyys, että se tapahtuu, eli todennäköisyys, että se tulee esiin, on yhtä suuri kuin 1-0 = 1 (100 %).
Jos tapahtuma voi tapahtua useammalla kuin yhdellä tavalla, voimme määrittää sen todennäköisyyden kertomalla kunkin tietyn tavan todennäköisyys.
esimerkiksi:
Millä todennäköisyydellä puku nostetaan korttipakasta?
Tapahtuma koostuu kortin nostamisesta pakasta ja siitä kortista, puvun hankkimisesta.
Voisimme jakaa tämän kahteen tapahtumaan:
·Ota kirje.
· Hanki keppi.
Näemme tässä esimerkissä, että maata ei voi nostaa itsestään, koska ensin on nostettava kortti pakkasta. Siksi todennäköisyys nostaa maa on yhtä suuri kuin todennäköisyys nostaa kortti, kerrottuna todennäköisyydellä, että se on maa.
P(A) = P(piirrä kortti) * P(piirrä puku)
P(A) = 52/52 * 13/52
P(A) = 13/52
P(A) = 1/4
Siksi todennäköisyys nostaa puku pakasta on 1/4 tai 25%, eli 4 heitolla vedämme puvun.
Kuvailevat tilastot: Kuvailevat tilastot ovat prosessi, jossa kerätään, analysoidaan ja esitetään tietoja datajoukon kuvaamiseksi.
Kuvaavia tilastoja käytetään tietojen kuvaamiseen ja hyödyllisen tiedon poimimiseen tiedoista. Tilastot voidaan jakaa kahteen suureen alueeseen: kuvaavaan tilastoon ja päättelytilastoon.
Tietojen kuvaamiseen käytetään kuvaavia tilastoja. Päätelmätilastoja käytetään dataa koskevien päätösten tekemiseen. Kuvaileva tilasto on prosessi, jossa kerätään, analysoidaan ja esitetään tietoja datajoukon kuvaamiseksi. Kuvaavia tilastoja käytetään tietojen kuvaamiseen ja hyödyllisen tiedon poimimiseen tiedoista. Näitä tietoja voidaan käyttää apuna dataa koskevien päätösten tekemisessä.
Kuvailevat tilastot voidaan jakaa kahteen suureen alueeseen: kuvaavaan tilastoon ja päättelytilastoon. Tietojen kuvaamiseen käytetään kuvaavia tilastoja. Päätelmätilastoja käytetään dataa koskevien päätösten tekemiseen. Kuvaileva tilasto on prosessi, jossa kerätään, analysoidaan ja esitetään tietoja datajoukon kuvaamiseksi. Kuvaavia tilastoja käytetään tietojen kuvaamiseen ja hyödyllisen tiedon poimimiseen tiedoista.
Tilastot voidaan jakaa kahteen suureen alueeseen: kuvaavaan tilastoon ja päättelytilastoon. Tietojen kuvaamiseen käytetään kuvaavia tilastoja. Päätelmätilastoja käytetään dataa koskevien päätösten tekemiseen. Kuvaileva tilasto on prosessi, jossa kerätään, analysoidaan ja esitetään tietoja datajoukon kuvaamiseksi. Kuvaavia tilastoja käytetään tietojen kuvaamiseen ja hyödyllisen tiedon poimimiseen tiedoista.
Tilastot voidaan jakaa kahteen suureen alueeseen: kuvaavaan tilastoon ja päättelytilastoon. Tietojen kuvaamiseen käytetään kuvaavia tilastoja. Päätelmätilastoja käytetään dataa koskevien päätösten tekemiseen.
Päätelmätilastot: Päättelytilastot on prosessi, jossa käytetään näytetietoja päätelmien tekemiseen tietojoukosta.
Päätelmätilastot on tilaston haara, jota käytetään tutkimusongelmien ratkaisemiseen. Kun tietoja kerätään joukosta ihmisiä tai esineitä, tilastotieteilijät käyttävät näitä tietoja tehdäkseen päätelmiä koko joukosta. Päätelmätilastojen tavoitteena on käyttää otostietoja perusjoukon oppimiseen. Tilastojen tavoitteena ei ole vain kerätä tietoa, vaan myös tulkita sitä ja tehdä siitä johtopäätöksiä. Tilastotyöntekijät käyttävät päätelmätilastotekniikoita tehdäkseen päätöksiä tietojoukosta. Näihin päätöksiin voi kuulua tuloksen toteutumisen todennäköisyyden laskeminen, populaation keskiarvon laskeminen tai kahden keskiarvon välisen eron laskeminen. Päätelmätilastoja käytetään useilla aloilla, mukaan lukien lääketiede, psykologia, taloustiede ja sosiologia.
Mitä haluat satunnaisesti?
Tilastoissa satunnaisella tarkoitetaan tapahtumaa, jonka lopputulosta ei voida ennustaa varmuudella.
Mitä ovat satunnaisuusesimerkit?
Satunnaisuus on periaate tai oppi, jonka mukaan tulevat tapahtumat ovat arvaamattomia.
Esimerkiksi jos henkilöllä on kolikko ja hän heittää sen ilmaan, ei voi ennustaa, laskeutuuko se kuvapuoli ylöspäin vai alaspäin.
Toinen esimerkki olisi, jos henkilöllä on noppaa ja hän heittää sitä, hän ei voi varmuudella ennustaa, mikä numero tulee esiin.
Mikä on satunnainen ja deterministinen?
Satunnainen ja määrätietoinen viittaa siihen, miten jotain luodaan tai tuotetaan. Satunnaisuus on luomisprosessi, jossa sattumaa käytetään valitsemaan mahdollisten tulosten joukosta. Jos esimerkiksi heität noppaa, putoava numero on satunnainen. Sen sijaan määrittely on luomisprosessi, jossa loogisia sääntöjä käytetään tietyn tuloksen tuottamiseen. Jos esimerkiksi seuraat kakun valmistusohjeita, kakku on deterministinen.
