সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান মধ্যে পার্থক্য: সম্ভাব্যতা বনাম পরিসংখ্যান তুলনা
সম্ভাবনা বনাম পরিসংখ্যান
সম্ভাবনা একটি ইভেন্টের সম্ভাবনা একটি পরিমাপ ঘটতে পারে। যেহেতু সম্ভাবনা একটি পরিমাপের পরিমাপ, এটি গাণিতিক ব্যাকগ্রাউন্ডের সাথে উন্নত করতে হবে। বিশেষত, সম্ভাব্যতার এই গাণিতিক গঠনটি সম্ভাব্যতার তত্ত্ব হিসাবে পরিচিত। পরিসংখ্যান হল সংগ্রহ, সংগঠন, বিশ্লেষণ, ব্যাখ্যা, এবং তথ্য উপস্থাপনা শৃঙ্খলা। সর্বাধিক পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি পরীক্ষা এবং অনুমানের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, এবং সম্ভাব্যতাকে তত্ত্বের সাথে একত্রিত করা হয়, যাতে পরিস্থিতির ব্যাখ্যা করা যায়।
সম্ভাবনা সম্পর্কে আরও
সম্ভাব্যতার ধারণার সহজ বানিজ্যিক প্রয়োগকে একটি সুনির্দিষ্ট গাণিতিক ভিত্তি দেওয়া হয়েছে যা স্বশাসিত সংজ্ঞা প্রবর্তন করে। এই অর্থে, সম্ভাব্যতা র্যান্ডম ঘটনা অধ্যয়ন, যেখানে এটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল, স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া এবং ইভেন্টগুলির মধ্যে কেন্দ্রীভূত হয়।
সম্ভাব্যতার ক্ষেত্রে, একটি সাধারণ মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস তৈরি করা হয়, যা সমস্যার সব দিককে সন্তুষ্ট করে। এই পরিস্থিতিতে অনিশ্চয়তা এবং ঘটনা ঘটনার সম্ভাবনা সংজ্ঞায়িত করতে সক্ষম করে। সম্ভাব্য বন্টন ফাংশনগুলি বিবেচিত সমস্যার সম্ভাব্য সমস্ত সম্ভাব্য ঘটনাগুলির বর্ণনা দিতে ব্যবহৃত হয়।
--২ ->সম্ভাব্যতার আরেকটি তদন্ত হল ঘটনাসমূহের কার্যকারিতা। Bayesian সম্ভাবনা ঘটনা দ্বারা ঘটতে ঘটনা সম্ভাবনা উপর ভিত্তি করে পূর্বে ঘটনা সম্ভাবনা বর্ণনা করে। এই ফর্ম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য দরকারী, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং কৌশল।
পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও
পরিসংখ্যান গণিতের একটি শাখা এবং একটি বৈজ্ঞানিক ব্যাকগ্রাউন্ডের সাথে একটি গাণিতিক সংস্থা হিসাবে বিবেচিত হয়। মৌলিক এবং এটির প্রয়োগ ভিত্তিক ব্যবহারের অভিজ্ঞতার কারণে, এটি একটি বিশুদ্ধ গাণিতিক বিষয় হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় না।
পরিসংখ্যান তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার তত্ত্বগুলি সমর্থন করে। পরিসংখ্যানগত পরিসংখ্যান এবং অনুক্রমিক পরিসংখ্যান পরিসংখ্যান একটি প্রধান বিভাগ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। পরিসংখ্যানগত পরিসংখ্যান পরিসংখ্যানের শাখা যা পরিসংখ্যানগতভাবে তথ্য সেটের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করে। পরিসংখ্যান পরিসংখ্যান পরিসংখ্যান শাখা, যা একটি নমুনা থেকে প্রাপ্ত ডাটা সেট থেকে সংশ্লিষ্ট জনসংখ্যার সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নির্ণয় করে, র্যান্ডম, পর্যবেক্ষণ এবং স্যাম্পলিং বৈচিত্রগুলির ভিত্তিতে।
পরিসংখ্যানগত পরিসংখ্যান তথ্য সংক্ষিপ্ত করে দেয় যখন অবহেলিত পরিসংখ্যান পূর্বাভাস এবং পূর্বাভাস করতে ব্যবহৃত হয়, সাধারণত, জনসংখ্যার সম্পর্কে, যা থেকে র্যান্ডম নমুনা নির্বাচন করা হয়েছিল
সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান মধ্যে পার্থক্য কি?
• সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান দুটি বিপরীত প্রসেস, বা বরং দুটি বিপরীত প্রসেস বিবেচনা করা যেতে পারে।
• সম্ভাব্যতার তত্ত্ব ব্যবহার করে, একটি সিস্টেমের রেনেসা বা অনিশ্চয়তা তার র্যান্ডম ভেরিয়েবলের মাধ্যমে পরিমাপ করা হয়। উন্নত মডেলের ফলস্বরূপ, পৃথক উপাদানগুলির আচরণ ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে। কিন্তু পরিসংখ্যানগুলিতে, পর্যবেক্ষণের একটি ছোট সংখ্যাটি একটি বৃহৎ সেটের আচরণের পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা হয়, তবে সম্ভাব্যতার মধ্যে সীমিত পর্যবেক্ষণ জনসংখ্যার (বড় সেট) থেকে র্যান্ডম এ নির্বাচিত হয়।
• আরো স্পষ্টভাবে বলা যেতে পারে যে সম্ভাব্যতার তত্ত্ব ব্যবহার করে সাধারণ ফলাফলগুলি পৃথক ঘটনাগুলির ব্যাখ্যা করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ছোট সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। সম্ভাবনা মডেল জনসংখ্যার সম্পর্কিত তথ্য প্রদান করে।
• পরিসংখ্যানগুলিতে, সাধারণ মডেল নির্দিষ্ট ঘটনাগুলির উপর ভিত্তি করে, এবং নমুনা বৈশিষ্ট্য জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। এছাড়াও, পরিসংখ্যান মডেল পর্যবেক্ষণ / তথ্য উপর ভিত্তি করে।
