ความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นเชิงทดลองและทฤษฎี ความแตกต่างระหว่าง
สมมุติว่าทุกคนไม่ชอบคณิตศาสตร์ เรามักจะคิดว่าคน geek รักคณิตศาสตร์บวกวิทยาศาสตร์เท่านั้น การคำนวณและสูตรสามารถทำให้ข้อสอบของเราแย่ลงได้ดังนั้นจึงไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้
ในสถิติการคำนวณไม่จำเป็นต้องใช้เท่านั้น แต่คุณต้องแปลข้อมูลที่คุณได้คำนวณด้วย สถิติอาจเป็นเรื่องสนุกขึ้นอยู่กับครูหรืออาจารย์ของคุณ เขาหรือเธอสามารถสอนวิชาได้อย่างง่ายดาย ถ้าครูเป็นสิ่งที่น่ากลัวน่าจะเป็นเรื่องยากสำหรับคุณที่จะเรียนรู้
องค์ประกอบหนึ่งของสถิติคือความเข้าใจเกี่ยวกับความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็นสามารถสรุปได้ถึงหนึ่งคำ คำว่าเป็นโอกาส ความน่าจะเป็นสามารถใช้ในวิชาสังคมศาสตร์เช่นเศรษฐศาสตร์สังคมวิทยาบวกกับพฤติกรรมศาสตร์และการแพทย์
สององค์ประกอบของความน่าจะเป็นความน่าจะเป็นในการทดลองและความน่าจะเป็นทางทฤษฎี ทั้งสองมีความแตกต่างที่เห็นได้ชัดอย่างชัดเจนโดยนัยตามชื่อ
มีความเป็นไปได้ในการทดลองผู้ที่สนใจในการหาอัตราส่วนของผลลัพธ์กับจำนวนครั้งที่ทดลองหรือทดลอง ตัวอย่างเช่น Brad Pitt พลิกเหรียญห้าครั้ง เขามีสามหัวและสองหางในบรรดาห้าพยายาม หากถามว่าความน่าจะเป็นของการทดลองในการรับศีรษะคืออะไรคำตอบของ Brad Pitt ควรเป็น 3 ใน 5
ในทางตรงกันข้ามความน่าจะเป็นทางทฤษฎีคนนั้นมีความสนใจในอัตราส่วนของผลลัพธ์ที่ต้องการหรือเป็นประโยชน์ควบคู่กับผลที่เป็นไปได้ ค่านี้เขียนเป็นอัตราส่วน (เช่นกรัม 1: 3 หรืออ่านเป็น 1 ถึง 3) ตัวอย่างเช่น Angelina Jolie ได้ใส่ช็อกโกแลตสิบชิ้นลงในโถที่มีตัวเลขดังนี้: ช็อคโกแลตสีขาวห้าช็อกโกแลตสามสีและช็อคโกแลตเฮเซลนัทสองสี เนื่องจากช็อกโกแลตที่เธอชื่นชอบคือช็อกโกแลตเฮเซลนัทความน่าจะเป็นทางทฤษฎีที่เธอจะได้รับคือช็อกโกแลตเฮเซลนัทหรือไม่? คำตอบคือ 2: 10 หรือสองช็อคโกแลตเฮเซลนัทมากกว่าช็อกโกแลตสิบช็อกโกแลต ในรูปแบบที่ง่ายที่สุดก็คือหนึ่งในห้า
ความน่าจะเป็นในการทดลองมักใช้ในการวิจัยทางการแพทย์และวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการวิจัยทางเศรษฐกิจและสังคม ความน่าจะเป็นทฤษฎีก็ใช้ในการวิจัยและธุรกิจบางอย่าง
สรุป:
1. ความน่าจะเป็นในการทดลองวัดอัตราส่วนของผลลัพธ์เทียบกับความพยายามในขณะที่ความน่าจะเป็นเชิงทฤษฎีน่าจะเป็นตัววัดผลลัพธ์ที่ดีหรือที่ต้องการเทียบกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
2 ความเป็นไปได้เชิงทดลองใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยเชิงทดลองขณะที่ความเป็นไปได้เชิงทฤษฎีใช้กันอย่างแพร่หลายในธุรกิจ