Küsimus:
Mis vahe on tõenäosusel ja proportsioonil?
Neil McGuigan
2010-08-11 12:24:03 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Oletame, et olen aastaid hamburgereid söönud igal teisipäeval. Võib öelda, et söön hamburgereid 14% ajast või et tõenäosus, et söön antud nädalal hamburgerit, on 14%.

Millised on peamised erinevused tõenäosuste ja proportsioonide vahel?

Kas tõenäosus on eeldatav proportsioon?

Kas tõenäosus on ebakindel ja proportsioonid on tagatud?

Ma lihtsalt mõtlen, kas selle küsimuse redigeeritud versioon peaks säilitama esialgse küsimuse aspekti selle kohta, kuidas tõenäosuste ja proportsioonide vahet saaks kirjeldada üldtingimustes.
Kui sööd hamburgereid igal teisipäeval, on tõenäosus, et sööd igal nädalal hamburgerit, 1.
@BrandonBertelsen: Sest fanatism on naljakas?
Mulle isiklikult meeldis esimene pealkiri "Su sõber küsib:" Hei, kuidas on tõenäosus erinev kui tavaline vana osakaal? "Vasta sõbrale lihtsas inglise keeles".
Seitse vastused:
#1
+28
Jeromy Anglim
2010-08-11 12:46:41 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Kui keerate ausat münti kümme korda ja see kerkib üles kolm korda, on peade osakaal 30, kuid pea tõenäosus ühel klapil on .50.

Proportsiooni +1 on empiiriline ja see on sageli hea tõenäosuse hinnang, mis on teoreetiline!
Te muudate siin vaatenurka. Sama hõlpsalt võiksite öelda: "Ühel klapil on peade osakaal .50". Ma väidan, et tõenäosused ja proportsioonid on põhimõtteliselt samad.
@Neil Ma näen, kuidas peade osakaal ühes klapis võib olla 1,0 või 0,0, kuid ma ei näe, kuidas see kunagi saab olla 0,50 (välja arvatud võib-olla Schrodingeri kassi katses, kuid see on teine ​​teema ...).
@Neil: Ei, sa ei saa. Sellel pole isegi tavalises inglise keeles mõtet, statistikast rääkimata.
Olen nõus Robiniga, igatahes, isegi kui pole tavapärane öelda, et antud vaatluste kogumis on õnnestumise tõenäosus 0,3, on tavaline kasutada tõenäosuse sünonüümina sõna proportsioon: otsi google'st: binomiaal ja " edukuse osakaal p "
@Glassy Ohio State & Harvard U kolm esimest hitti eristavad "tõenäosust" selgelt "proportsioonist" (ja eristamise rõhutamiseks eelistavad fraasi "valimi proportsioon"). Kolmas, Schaumi seerias Outline, viitab "lõpmata suurele teadmata proportsiooniga binoomipopulatsioonile p ..." Selles on nii palju asju valesid ja ebamääraseid asju, et kõige parem oleks tõdeda, et neid kontuuri ei peeta autoriteetideks. Ma kahtlustan, et nad võivad proovida valimit konkreetselt kirjeldada: psühholoogilised uuringud näitavad, et inimesed arutavad proportsioonide, mitte tõenäosuste osas paremini.
#2
+25
whuber
2010-11-24 04:38:39 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Olen kõhelnud, kas minna sellesse arutelusse, kuid kuna see näib olevat sattunud kõrvale triviaalses küsimuses, mis puudutab numbrite väljendamist, võib-olla tasub see uuesti fokusseerida. Lähtepunkt on teie jaoks järgmine:

Tõenäosus on hüpoteetiline omadus. Proportsioonid võtavad vaatlused kokku.

Sagedane esitaja võib tugineda arvukate seadustega, et õigustada selliseid väiteid nagu „sündmuse pikaajaline osakaal [on] selle tõenäosus. " See annab tähenduse sellistele lausetele nagu "tõenäosus on eeldatav osa", mis muidu võib tunduda lihtsalt tautoloogiline. Muud tõenäosuse tõlgendused toovad kaasa seoseid tõenäosuste ja proportsioonide vahel, kuid need pole nii otsesed kui see.

Meie mudelites võtame tõenäosusi kindlateks , kuid tundmatuteks. . "Tõenäolise", "kindla" ja "tundmatu" tähenduste teravate kontrastide tõttu ei soovi ma selle olukorra kirjeldamiseks kasutada mõistet "ebakindel". Kuid enne vaatluste jada teostamist on [lõplik] osakaal, nagu iga tulevane sündmus, tõepoolest "ebakindel". Pärast seda, kui me oleme need tähelepanekud teinud, on osakaal nii kindel kui ka teada. (võib-olla seda mõeldakse rakenduskavas "garanteeritud" all. ) Suur osa meie teadmistest [hüpoteetilise] tõenäosuse kohta on nende ebakindlate vaatluste kaudu vahendatud ja idee, et need võisid osutuda teisiti. Selles selles mõttes - see vaatluste ebakindlus kandub tagasi aluseks oleva tõenäosuse ebakindlasse teadmisse - tundub õigustatud viidata tõenäosusele kui "ebakindlale".

Igal juhul on ilmne, et tõenäosused ja proportsioonid toimivad statistikas erinevalt , vaatamata nende sarnasustele ja intiimsuhetele. Oleks viga pidada neid samaks.

Viide

Huber, WA Teadmatus pole tõenäosus . Riskianalüüs 30. köide, 3. väljaanne, lk 371–376, märts 2010.

Vea, võib-olla mul on midagi puudu, kuid mõnel olulisel juhul, nt. kõigi uuringute põhjal ei ole tõenäosused sugugi hüpoteetilised, nad on lihtsalt populatsiooni proportsioonid. Küsimuses „kui palju ukrainlasi arvab, et X“ on elanikkond üsna selge - kõik ukrainlased - ja osakaal, mis arvab, et X on juhuslikust valimist lähtuvalt, hindab X-i arvava elanikkonna osakaalu, mis on täpselt huvi tõenäosus. Tihtipeale on see lihtne juhtum (ja mina nõustuksin nende analüüsiga, kui mitte-sagedane).
@Conjugate Mõnel juhul võib tõenäosus * võrduda * osaga, kuid see * ei ole * proportsioon. Mis seob proportsiooni tõenäosusega, on konkreetne juhuslikult ühetaoliste valimite võtmise protseduur, kus asendatakse selgelt määratletud populatsioon (mis on muide haruldased: teie kommentaari kirjutamisest on sündinud 20 ukrainlast!). See on ilmselgelt teiste valimismeetodite erijuhtum, sealhulgas ilma asendamiseta koos kihistumisega jne. Nendel muudel juhtudel ei võrdu proportsioonid enam isegi tõenäosustega. Kas sellest ei piisa, et näidata, et kaks mõistet on erinevad?
Olen nõus teiste proovivõtumeetodite erijuhtumiga. Uuringute kogu nipp seisneb selles, et oma kihistatud, klastrilised jms valimi proportsioonid vastaksid (vähemalt ootuses) huvipakkuva elanikkonna osakaalule. Kuid ma pole kindel, et see on kriitika, pigem probleemi väljaütlemine.
Teine takistus: kui sagedane esindaja väidab levitamise tõenäosuse, kinnitab ta kohe populatsiooni olemasolu. Mõnes olukorras on populatsioon tõepoolest lõpmatu, nt. ühe korra toimuva katse lõpmatud hüpoteetilised kordused. Kuid teistes, nt. uuringu kontekstis pole elanikkond sugugi lõpmatu. Minu näites on see Ukraina elanikkond (at t). See on kindlasti piiratud ja proportsioonide abil kirjeldatav. Ma ei nõustu teie analüüsiga - lihtsalt juhin tähelepanu sellele, et on lihtne olukord, kus proportsioonid ja tõenäosused langevad kokku.
@Conjugate Ma teen siin kontseptuaalset vahet, nii et "kokkusattumus" (matemaatiline võrdsus) on küll tähelepanuväärne, kuid on selle kõrval. Paljudel juhtudel on "populatsioon" mugav väljamõeldis: võib leida palju viiteid * protsessidele * kui näiteks "populatsioonidele". Ideaalsel juhul saame tõepoolest luua range andmeraami. Kuid see lahendab ainult ühe raskustest. Kõik, mis meid huvitab, tuleb mõõta ja mõõtmised võivad eksida. (Isegi sugu!) Seetõttu on "populatsiooni" ontoloogiline staatus küsitav: nagu tõenäosus, on ka see modelleeritud konstrukt.
@whuber Ahh, see on elanikkond kui idee, millega sa rahul pole. Piisavalt õiglane. (teisest küljest tundub ilma selle kontseptsioonita raske rääkida „veaga mõõtmisest“ :-)
@Conjugate mõõtmine viitab üksikisikutele, mitte populatsioonile. Kuid see viib meid puutuja poole (mille pärast ma vabandan): küsimus puudutab tõenäosuste eristamist proportsioonidest. Loodan, et meil on õnnestunud mõned erinevused valgustada.
Ma mõtlesin, et mõistet nõuab mõõtmise * viga * (või mõni muu statistilise vea mõiste). Aga sul on õigus, oleme natuke ekselnud. Loodan, et ma pole ainus, keda selles väikeses vahetuses valgustatakse.
Ma ütleksin, et pikas perspektiivis on hüpoteetiline omadus, tõenäosus aga mitte, see on väide teabe kohta. Oletame, et keegi annab mulle mündi, ütleb mulle, et see pole * õiglane, ja pöörab selle ümber. Kui suur on tõenäosus, et münt tuleb pähe? Hüpoteetiline pikas perspektiivis on * mitte * 50% pead. Võttes arvesse minu käsutuses olevat teavet, pean siiski kinnitama, et selle ühe klapi puhul on pea tõenäosus 50%, kuna mulle pole öeldud, millisel moel on münt kallutatud.
@Rasmus Vastupidi, peaksite kinnitama, et pea tõenäosus pole * mitte * 50%. Teabepuudust ei tohiks segi ajada samaväärsusega. Bayesi seadetes valiksite tõenäosuse jaoks eelneva jaotuse ja võite valida priori, kelle * ootus * on 50%, või isegi sümmeetriline umbes 50%, kuid teil poleks alust kogu selle massi paigutada 50% juures.
Ma arvan, et "Teadmatus pole tõenäosus" -dokumendis võib olla viga - kas 63% ei peaks RA-s: ma jooksin seda ka simulatsioonis ja see tuli umbes 63%. " olema ** 37% **, et olla kooskõlas hiljem toimuvaga?
@Energy Hindan teie huvi! Eelmises lauses on kirjas "Millised on võimalused, mida võime kaotada kõigi kolme puhul?" Usun, et vastus sellele on pigem 63% kui 37%.
Aga siis kirjutate hiljem: "DM tegutses eeldusel, et tal on isegi kordi paremad võimalused - tegelikult 63% - õnnestuda vähemalt üks kord,"
@Energy ma näen. Ma arvan, et teil on selles õigus - järgnev tekst näib olevat ebajärjekindel. Mul on kahju, et arvustajad ei olnud nii teravate silmadega kui sina! Usun, et see ei tekita siiski tõelist segadust: see ei tundu piisavalt suur viga paranduse õigustamiseks.
Ei, segadust pole - see lihtsalt purunes ebajärjekindlusena. See on hea paber - mulle meeldis. Ekspertide väljakutsete puhul võiksite teid huvitada [see minu kahe kolleegi artikkel] (http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.110); kuigi andmeid kõige lõbusama osa kohta, ei saadud kalibreerimist, kus energiaspetsialistidel paluti Moskva metroo pikkuse hinnangul usaldusvahemikke panna. Ütleme nii, et ütleme Dunning-Kruger ja jätame selle sinna.
@Energy Soovin, et sellest oleks teatatud, sest olen kindel, et tulemused olid kõikjal. See kajastaks olukorda - umbes nagu naftahinna arvamine 2030. aastal -, kus ekspertidel pole tegelikult peaaegu mingit kehtivat asjakohast teavet. Selles valguses näeksid nende kollektiivsed tulemused naftahindade osas olevikus enesekindlamad ja ankurdatud, kui nad muidu tunduda võivad. (Olen modelleerinud naftahinna kõikumisi; tulemused annavad küllaldaselt põhjust olla tagasihoidlikud keskmise ja pika aja prognooside koostamisel.)
@whuber Ma eristan mündi suhtelist sagedust / osakaalu, mis ei ole 50% ja mida ma näen hüpoteetilise omadusena kogu selle konkreetse mündi ümberpööramise protsessist ja mündi tõenäosusest, et münt tuleb üles, mis pole mündi omadus, vaid pigem minu teadmine mündi kohta. Ma arvan, et see tekitab mitteolukorra?
@Rasmus See oli suutäis ;-) aga ma arvan, et need on suurepärased eristused.
#3
+5
Random
2010-08-11 12:50:04 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Proportsioon tähendab, et see on garanteeritud sündmus, samas kui tõenäosus pole.

Kui sööd hamburgereid 14% ajast, antud (4-nädalase) kuu jooksul (või mis tahes intervalliga) lähtudes oma osakaalust), peate olema söönud 4 hamburgerit; arvestades, et on tõenäosus, et hamburgereid pole üldse söödud või võib-olla iga päev hamburgerit söönud.

Tõenäosus on ebakindluse, proportsioon aga kindluse mõõdupuu.

#4
+2
Doc
2017-11-10 14:19:23 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Erinevus pole arvutuses, vaid selles, millesse mõõdik pannakse: tõenäosus on aja mõiste;proportsionaalsus on ruumi mõiste.

Kui tahame teada tulevase sündmuse tõenäosust, võime selle sündmuse tõenäosuse parima hinnangu tuletamiseks kasutada tõenäosust, mille korral sündmus varem toimus.Kui tahame teada, kui palju on teatris ruumi, siis kasutame proportsionaalsust: hõivamata kohtade arv / kohtade arv.

See suhe ei ole istme kinnitamise tõenäosus;koha kinnitamise tõenäosus (tulevane sündmus) sõltub hõivatud ja hõivatud istmetest, samuti reserveeritud istekohtadest, mitteilmumise tõenäosusest ja lugematust arvust muudest tingimustest.

Ma ei näe mingit põhjust tõenäosuse sidumiseks ajaga, rääkimata tulevastest sündmustest.See, et teil on siin huvitavaid ja levinud näiteid, ei tähenda, et olete olulise mõiste kindlaks määranud.
#5
  0
Wasim Ahmad
2011-01-13 10:13:48 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Proportsioon ja tõenäosus arvutatakse mõlema summa põhjal, kuid proportsiooni väärtus on kindel, samas kui tõenäosuse väärtus pole kindel.

#6
  0
user35955
2013-12-10 15:40:44 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Minu arvates on peamine erinevus proportsiooni ja tõenäosuse vahel kolm tõenäosuse aksioomi, millel proportsioonid puuduvad. st (i) tõenäosus jääb alati vahemikku 0 kuni 1. (ii) tõenäosuse kindel sündmus on üks. (iii) P (A või B) = P (A) + P (B), A ja B on üksteist välistavad sündmused

Proportsioonid jäljendavad kõiki kolme omadust, millel on omad omadused. Proportsioonid (küsimuses mõeldud tähenduses) jäävad vahemikku 0 kuni 1, kindla sündmuse toimumise kordade osakaal on 1 ning A või B toimumise aja osakaal on proportsioonide summa, kui sündmused üksteist välistavad.
Olen @Glen_b juures. Teie väited pole mitte ainult tõesed, vaid ei paku isegi argumenti selle kohta, miks need õiged on. Vabandust, kuid teie vastus ei saa kedagi aidata.
#7
-4
Brian
2010-08-12 02:19:03 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Ma ei tea, kas vahet on, kuid tõenäosused pole%, need jäävad vahemikku 0 kuni 1. Ma mõtlen, et kui korrutate tõenäosuse 100-ga, saate%. Kui teie küsimus on, mis on tõenäosuse ja% vahe, siis oleks see minu vastus, kuid see pole teie küsimus. Tõenäosuse määratlus eeldab lõputut arvu valimikatsetusi, nii et siis ei saa me kunagi tõenäosust saada, sest me ei saa kunagi tõeliselt läbi viia lõpmatut arvu valimikatseid.

Hmmmm ... võib-olla peaksite vaatama http://et.wikipedia.org/wiki/Perctentage 1 ja 100% ON samad, nagu on 0,35 ja 35% või 2,24 ja 224%.
Need ei ole ühesugused, kui üks tähistab tõenäosust ja teine ​​osa.
proportsioonid jäävad vahemikku 0 kuni 1. Või 0 kuni 100%. Nagu tõenäosused.


See küsimus ja vastus tõlgiti automaatselt inglise keelest.Algne sisu on saadaval stackexchange-is, mida täname cc by-sa 2.0-litsentsi eest, mille all seda levitatakse.
Loading...