A probabilidade é começar com um animal, e descobrir que pegadas ele vai fazer.

A estatística é ver uma pegada, e adivinhar o animal.

A probabilidade é directa: você tem o urso. Meça o tamanho do pé, o comprimento da perna, e você pode encontrar as impressões. “Gracioso, Sr. Bolsos de ar pesa 400lbs e tem pernas de 3 pés, e vai fazer pegadas desta forma”. Mais escolarmente: “Nós temos uma moeda razoável. Depois de 10 voltas, aqui estão os resultados potenciais”.

Os indícios são mais diligentes. Nós medimos as impressões e precisamos pensar sobre que criatura poderia ser. Um urso? Um humano? No caso de termos 6 cabeças e 4 caudas, quais são as probabilidades de uma moeda razoável?

Os suspeitos do costume

Aqui está a forma como “localizamos a criatura” com estatísticas:

Apanha os carris. Cada pedaço de informação é um ponto em “chegar a uma conclusão óbvia”. Quanto mais informação, mais clara é a forma (1 ponto em tirar uma conclusão óbvia não é útil. Um ponto de informação faz com que seja um padrão elusivo).

Medir os atributos essenciais. Cada impressão tem uma profundidade, largura e talez. Cada conjunto de dados tem uma média, meio, desvio padrão, etc. Estes retratos inclusivos e não exclusivos dão um estreitamento brusco: “A impressão tem 6 polegadas de largura: um pequeno urso, ou um homem enorme…”.

Descubra a espécie. Há muitas criaturas potenciais (apropriações prováveis) a considerar. Estamos a esbeltá-la com a aprendizagem anterior da estrutura. Nas áreas florestadas? Pense em corcéis, não em zebras. Gerir inquéritos de sim/não? Pense em uma circulação binomial.

Olha para a criatura em particular. Quando temos a disseminação (“ursos”), olhamos para as nossas estimativas não exclusivas numa tabela: “Uma pata de 6 polegadas de largura e 2 polegadas de profundidade é, muito provavelmente, um urso de 3 anos de idade e 400 libras”. A tabela de consulta é produzida a partir da transmissão da probabilidade, por exemplo, fazendo estimativas quando a criatura está no zoológico.