Sisu
- Iseseisvate sündmuste näited
- Sõltuvate sündmuste näited
- Kvalitatiivne põhjendus
- Muutujate ühendamise leidmine
Statistika puhul on sündmus tõenäosusega muutuja. Kui statistik püüab kindlaks teha, kas midagi juhtub, püüab ta näha, kuidas kaks sündmust üksteist mõjutavad. Nad eristavad sündmusi kahte liiki: sõltumatud ja sõltuvad. Statistik peab tõendama, et sündmus on sõltumatu või sõltub muutujast.
Iseseisvate sündmuste näited
Gruusia Ülikooli Hariduskolledži sõnul on iseseisev sündmus siis, kui kaks tõenäosusega muutujat ei mõjuta üksteist mingil moel. Näiteks kui inimene mängib täringut kaks korda järjest, siis tulemust ei määra rullide arv. Teine näide on täringut viskav inimene. Ainuüksi asjaolu, et inimene on õige käega, ei mõjuta andmete tulemust.
Sõltuvate sündmuste näited
Gruusia ülikooli hariduskolledž määratleb sõltuva sündmuse kahe muutujana tõenäosusega, et nad üksteist mõjutavad. Näiteks on tekil ainult 52 kaarti, mis kõik on mustad või punased, neil on numbrid, kuningate ja kuninganna pildid ning sümbolid nagu mõõgad, ässad, teemandid ja klubid. Seega, kui keegi võtab mängus kaks kaarti, võib ta arvutada, millised on võimalikud kaardid.
Kvalitatiivne põhjendus
Sõltuva ja sõltumatu sündmuse erinevuse selgitamiseks on vaja kvalitatiivseid selgitusi. Näiteks on Florida Riikliku Ülikooli matemaatika osakond näide isikust, kes kannab oma vasaku käe üle. Me järeldame, et inimese vasak käsi peaks olema katki. See põhjendus aitab näidata, et tegemist on sõltuva sündmusega. See on sõltuv sündmus, sest on hea võimalus, et kipsi kasutamine teatud kehapiirkonnas määrab kindlaks, et piirkonnas on purustatud luu. Seega saab teha tõenäosuse arvutamise.
Muutujate ühendamise leidmine
Statistika suurim probleem püüab kindlaks teha, kas üks sündmus on seotud teise. On väga raske luua iseseisvate sündmuste tõenäosust, kuigi see ei tähenda, et see ei ole võimalik. Näide illustreerib seda raskust: oletame, et isikul on CPF-i viimane number 7 ja et tema sünnipäev on 3. jaanuaril. Piisavate ressurssidega statistik võib meile öelda, kui suur on nende inimeste osakaal riigis, kes tähistavad oma sünnipäeva 3. jaanuaril ja kellel on 7 viimast CPF-i numbrit. Kuid nende sündmuste tõenäosuse arvutamine, mis mõjutavad üksteist või esinevad uuesti, on raske või võimatu.