EMPİRİZM – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
ÖRNEK ALAN
Örnek alan, bir deney sırasında olası tüm sonuçların kümesidir. Olayların sayısı az olsa bile, örnek bir alan büyük olabilir.
Bir jetonu dört kez atarsanız, 16 olası sonuç vardır. Bunlar Tablo 3-1’de listelenmiştir, burada ” turlar ” 1⁄4 1 ve ” kuyruklar ” 1 coin4 0. (Madeni para kendi kenarına düşerse, bu sonucu göz ardı eder ve tekrar atarsınız. )
Biri kırmızı ve bir mavi olmak üzere bir çift zar bir kez atılırsa, Tablo 3-2’de gösterildiği gibi numune alanında 36 olası sonuç vardır. Sonuçlar, kırmızı kalıbın yüz numarası ilk sırada ve mavi kalıbın yüz numarası ikinci sırada listelenecek şekilde sıralı çiftler olarak belirtilir.
MATEMATİKSEL OLASILIK
X, hepsi eşit olasılıkla n olası değere ulaşabilen ayrı bir rastgele değişken olsun. H sonucunun tam olarak m farklı x değerinden kaynaklandığını varsayalım, burada m n. Daha sonra, H sonucunun verilen herhangi bir x değerinden kaynaklanacağı matematiksel olasılık pmath (H) aşağıdaki formülle verilir:
- pmath (H) 1⁄4 m / n
Yüzde olarak ifade edildiğinde, olasılık p% (H):
- pmath% (H) 1⁄4 100m / n
Bir kez ” ağırlıksız ” bir kalıp atarsak, altı yüzün her birinin ortaya çıkma olasılığı diğerlerinin her biri kadar muhtemeldir. Yani, 2, 3, 4, 5 veya 6’yı gördüğümüz gibi 1’i de görme olasılığımız var. Bu durumda, altı olası değer vardır, yani n1⁄46. Herhangi bir yüzün yukarı dönmesinin matematiksel olasılığı (m 1⁄4 1) pmath (H) 1⁄4 1 / 6’ya eşittir.
Herhangi iki farklı yüzden herhangi birinin (örneğin 3 veya 5) matematiksel olasılığını hesaplamak için m1⁄42’yi ayarladık; bu nedenle pmath (H) 1⁄4 2/6 1⁄4 1/3. Altı yüzden herhangi birinin ortaya çıkmasının matematiksel olasılığını bilmek istiyorsak, m 1⁄4 6 ayarladık, böylece formül bize pmath (H) 1⁄46 / 61⁄41 verir. Bu durumlarda ilgili yüzde pmath% (H)% 16.67 (yaklaşık),% 33.33 (yaklaşık) ve% 100’dür (tam olarak).
Matematiksel olasılıklar yalnızca 0 ila 1 (veya% 0 ila% 100) aralığında olabilir. Aşağıdaki formüller bu kısıtlamayı açıklamaktadır:
- 0 pmath (H) 1
- % 0 pmath% (H) % 100
Hiçbir zaman 2 veya% 45 veya 6 veya% 556 matematik olasılığımız olamaz. Bunu biraz düşündüğünüzde, apaçık ortada. Bir şeyin asla olduğundan daha az olması mümkün değildir. Bir şeyin her zamankinden daha sık olması da imkansızdır.
Kritisizm
Empirizm Nedir
Rasyonalizm
Entüisyonizm
Pragmatizm
Kritisizm Nedir
Empirizm temsilcileri
Empirizm örnekleri
AMPİRİK OLASILIK
Bir olayın gerçek hayatta belirli bir sonuca sahip olma olasılığını belirlemek için, önceki deneylerin sonuçlarına güvenmeliyiz. Deneyime veya gözleme dayalı olarak belirli bir sonucun gerçekleşmesi olasılığına ampirik olasılık denir.
Bize bir kalıbın “ağırlıksız” olduğunun söylendiğini varsayalım. Bunu bize söyleyen kişi bunun doğru olduğunu nasıl biliyor? Bu kalıbı bazı uygulamalarda kullanmak istiyorsak, örneğin {1, 2, 3, 4, 5, 6} kümesinden rastgele bir sayı dizisi oluşturmamıza yardımcı olabilecek bir nesneye ihtiyacımız olduğunda, bunu yapamayız Kalıbın “ağırlıksız” olduğu fikrine inancın olsun. Bunu kontrol etmeliyiz.
Kalıbı bir laboratuarda analiz edebilir ve ağırlık merkezinin nerede olduğunu bulabiliriz; Yüzlerindeki noktaların mürekkeplendiği yerlerde girintilerin ne kadar derin olduğunu ölçüyoruz. Kalıbı elektronik olarak tarayabilir, röntgenini çekebilir ve suya batırabilir (veya üzerinde yüzdürebiliriz). Ancak kalıbın “ağırlıksız” olduğundan kesinlikle emin olmak için, onu binlerce kez fırlatmalı ve her yüzün ortalama olarak 1/6 oranında ortaya çıktığından emin olmalıyız. Kalıbın “ağırlıksız” olduğu iddiasını destekleyen bir deney yapmalıyız – ampirik kanıtlar toplamalıyız. Ampirik olasılık, son bölümde tartışılan göreceli sıklığın belirlenmesine dayanır.
Matematiksel olasılıkta olduğu gibi, deneysel bir olasılık figürünün ulaşabileceği aralığın sınırları vardır. H, belirli bir tek olay için bir sonuçsa ve bu olayın bir sonucu olarak ortaya çıkan H’nin ampirik olasılığı, pemp (H) olarak gösteriliyorsa, o zaman:
- 0 pemp(H) 1
- 0% pemp%(H) 100%
PROBLEM 3-1
Yeni bir kolesterol düşürücü ilacın piyasaya çıktığını varsayalım. İlaç kamu kullanımı için hükümet tarafından onaylanacaksa, etkili olduğu gösterilmeli ve çok fazla ciddi yan etkiye sahip olmadığı da gösterilmelidir. Yani test ediliyor. Test sırasında, tamamı yüksek kolesterol teşhisi konulmuş 10.000 kişiye bu ilaç verilir. İnsanların 7289’unun kolesterolde önemli bir düşüş yaşadığını hayal edin.
Ayrıca bu kişilerden 307’sinin olumsuz yan etkiler yaşadığını varsayalım. Yüksek kolesterolünüz varsa ve bu ilacı kullanmaya devam ederseniz, fayda elde edeceğiniz ampirik olasılık pemp (B) nedir? Olumsuz yan etkilerle karşılaşmanızın ampirik olasılık pemp (A) nedir?
ÇÖZÜM 3-1
Bazı okuyucular, deney yeterince iyi olmadığı için bu sorunun tatmin edici bir şekilde cevaplanamayacağını söyleyecektir. 10.000 test deneği yeterince büyük bir sayı mı? İlacın çalışma şeklini hangi fizyolojik faktörler etkiler? Örneğin kan grubu nasıl? Etnik köken? Cinsiyet? Tansiyon? Diyet? “Yüksek kolesterol” ne oluşturur?
Kolesterol seviyesinde ” önemli bir düşüş ” ne oluşturur? “Olumsuz yan etki” nedir? Standart ilaç dozu nedir? Çalışıp çalışmadığını anlamak için ilacın ne kadar süreyle alınması gerekir? Kolaylık sağlamak için, burada tüm bu faktörleri görmezden geliyoruz, ancak gerçek bir bilimsel deneyde hepsini dikkate almak mükemmel bir fikir olacaktır.
Yukarıdaki deneysel verilere dayanarak, sığ olduğu gibi, göreli etkililik frekansı 7289 / 10.000 1⁄4 0.7289 1⁄4% 72.89’dur. Kötü etkilerin göreli sıklığı 307 / 10.000 1⁄4 0.0307 1⁄4% 3.07’dir. Bunları% 73 ve% 3’e yuvarlayabiliriz. Bunlar, yüksek kolesterolünüzü düşürme umuduyla bu ilacı alırsanız fayda sağlayacağınız veya olumsuz etkiler yaşayacağınız ampirik olasılıklardır.
Elbette, ilacı bir kez gerçekten kullandığınızda, bu olasılıklar sizin için tüm anlamlarını yitirecektir. Sonunda ” İlaç benim için çalıştı ” veya ” İlaç benim için işe yaramadı ” diyeceksiniz. ” Kötü yan etkilerim oldu ” veya ” Kötü yan etkilerim olmadı ” diyeceksiniz. ”
GERÇEK DÜNYA EMPİRİZMİ
Deneysel olasılık, bilim adamları tarafından tahminlerde bulunmak için kullanılır. Geçmişin veya günümüzün yönlerine bakmak iyi değil. Galaksimizde dünya dışı yaşamın varlığının ampirik olasılığını hesaplamaya çalışırsanız, uzman görüşlerine dayalı formüllerle oynayabilirsiniz, ancak sayısal bir rakam belirlediğinizde, PF’yi taahhüt edersiniz.
1992’de kategori 3 veya daha güçlü bir kasırganın ABD anakarasına çarpma olasılığının% x’e eşit olduğunu söylerseniz (x <100), çünkü bu yoğunluktaki en az bir kasırga, 20. yüzyılın x yılında ABD anakarasına çarptı. , tarihçiler, 24 Ağustos 1992’de Homestead, Florida’da bulunan herkes gibi, size bunun çöp olduğunu söyleyecekler.
Empirizm Nedir Empirizm örnekleri Empirizm temsilcileri Entüisyonizm Kritisizm Kritisizm Nedir Pragmatizm Rasyonalizm