Садржај
- Примери независних догађаја
- Примери зависних догађаја
- Квалитативно резоновање
- Откривање начина повезивања променљивих
У статистици, догађај је променљива унутар вероватноће. Када статистичар покушава да утврди вероватноћу да се нешто догоди, покушава да види како два догађаја утичу један на другог. Разликују догађаје у две врсте: независне и зависне. Статистичар мора доказати да је догађај независан или зависан од променљиве.
Примери независних догађаја
Према Педагошком факултету Универзитета у Џорџији, независан догађај је када две променљиве вероватноће не утичу једна на другу на било који начин. На пример, ако особа два пута заредом баца коцкице, резултат није унапред одређен бројем бацања. Други пример је дешњак који баца коцку. Сама чињеница да је особа дешњак не утиче на исход података.
Примери зависних догађаја
Школа образовања Универзитета у Џорџији дефинише зависни догађај као две променљиве у вероватноћи да утичу једна на другу. На пример: у шпилу су само 52 карте, све су црне или црвене, имају бројеве, слике краљева и краљица и симболе као што су пикови, кечеви, дијаманти и палице. Дакле, ако неко узме две карте у игри, та особа може израчунати вероватноћу које је карте извукао.
Квалитативно резоновање
Да би се објаснила разлика између зависног и независног догађаја, потребна су квалитативна објашњења. На пример, Одељење за математику на Државном универзитету Флорида даје пример особе која на гипсу носи леву руку. Закључујемо да човеку мора бити сломљена лева рука. Ово образложење помаже да се покаже да је ово зависан догађај. То је зависан догађај јер постоје велике шансе да ће употреба фластера на одређеном делу вашег тела утврдити да то место садржи сломљену кост. Тако се може извршити прорачун вероватноће.
Откривање начина повезивања променљивих
Највећи проблем у статистици је покушај утврђивања да ли је један догађај повезан са другим. Веома је тешко створити вероватноћу за независне догађаје, мада то не значи да то није могуће. Пример илуструје ову потешкоћу: рецимо да особа има 7 као последњу цифру ЦПФ и да јој је рођендан 3. јануара. Статистичар са довољним ресурсима можда ће моћи да нам каже проценат људи у земљи који имају рођендан 3. јануара и имају 7 као последњу цифру ЦПФ. Али израчунавање вероватноће да ће ови догађаји утицати једни на друге или ће се поновити је тешко или немогуће.