数学和统计学的区别 -datasciencecentral

20-07-04 banq

用数据说话好像就是讲道理,其实这里面也是有大坑的,不谈统计学上辛普森悖论,统计学使用的归纳思维和数学演绎思维根本不同,擅长归纳与形象或比喻思维的人很容易掉入统计学大坑中,表面上好像很科学,其实可能是屁股决定了脑袋。

点击标题见原文,大意如下:数学和统计学是任何数据科学家工具箱的重要组成部分。尽管有些人将统计学视为一种数学,但事实是它们是完全不同的学科。数学是关于数字和具体答案的全部,而统计数字则通过受过训练的“猜测”使数字变得意义。这张图片基于Rossman等人的论文《统计学与数学之间的一些关键比较》,显示了这两个主题之间的关键区别。

上下文环境:
数学:计算和其结果是与数据的上下文无关。
统计学:上下文对于输入数学和结果有重要影响。

测量准确性:
数学:可以对特定属性如长度或重量进行准确测量。
统计学:很难准确测量,如能力、生活节奏、疾病流行程度。

思维方式不同:
数学:严格的演绎推理通常导致确定性的正确答案。
统计学:归纳推理导致不确定的答案。

日常用语含义不同:
数学:日常用语中有几个词有技术意义。如因子,倍数。
统计学:日常用语有特殊意义,如偏见、准确度和显著性等词语

                   

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