Вопрос доверия 13: Сравнение представлений #4

Метод 4 - Статистический.

Наверное это самый хорошо известный и распространенный метод анализа.
Я думаю каждый из вас в той или иной степени имеет представление о том, как он производится.

Но что если проблему нужно оценить не просто со стороны каких-то процентов, но со стороны долей отдельного процента от каждой 10000 группы задействованных лиц или элементов.

Стастистический анализ служит для того, чтобы поделить любых 100% на отдельные подуровни при участии выборки, дисперсионной модели и апроксимации.
Вот.. теперь все стало сложнее не так ли. Значит сделаем намного проще.

Если у нас есть какая-то область, и в этой области находится все, что мы исследуем.
То мы можем взять что-то конкретное, и найти такой участок, где выбранного нами окажется больше всего. Что будет гарантировать 1 из 2 условий -
Либо верятность стремящуюся к 99.9% ожидания.

Либо высокий процент сходимости рядов, концентрацию чего-то в отдельно взятом участке области. Мы знаем процент, который определяется участком от всех 100%.
Мы знаем процент искомого нами компонента относительно процента всей области.

Что вам это напоминает. Анализ крови.

Берем отдельно взятый участок и исследуем его на предмет чего-то маленького и незаметного. Но получив результат о концентрации этого чего-то в отдельно взятом диапазоне, мы в точности может определить концетрацию опасного вещества или отклонения во всем организме.

И чтобы не ошибаться, не пользоваться одной лишь теорией вероятности, мы задействуем законы высшей математики.
Интегралы, Логорифмы, Дифференциалы ну и все что может их описать:

Выборочный анализ - Берем любой случайный участок и считаем соотношение искомого к контрольной группе веществ.

Усредняем к общему допустимому объему вещества.

Что позволяет провести дисперсионный анализ или учесть погрешность отдельно взятого процента. Дисперсия - размазывание. Расплющивание отдельно взятой группы или точки таким образом, чтобы размер учел и возможное отклонение, а порой точки увеличивают разброс, и расстояние между ними меняется, что тоже позволяет выделить более точный результат.

Ну и апроксимация, это сведение максимального масштаба к минимальному, как с картинкой. Чем лучше картинка выглядит в растянутом виде, тем прекраснее она будет выглядеть если ее стянуть. С уменьшением размера, результат должен становится только нагляднее, не наоборот.

Но это сложное статистическое исследование, а что же простое.

Простое подразумивает присловутый фильтр.

Мы берем группу = 100% Целевой

Мы конкретезируем отдельный участок = % от 100% целевой
Мы задаем новую оценку, новое условия = %% от 100% целевой
И в конечном счете мы определяем только ту часть, которая  отвечает на заданный вопрос = %%(%) от 100%

Если молодой человек в возрасте от 10-15 лет любит спорт.
Вероятнее всего он поддержит новую команду, которую выпускают драться за мировой кубок по футболу в которую войдут спортсмены этой возрастной группы.
Если эта команда потерпит поражение, и ее начнут критиковать другие команды за то, что она допустила подобную возрастную группу, то с 50% веротяностью наш избраный будет их защищать.

Если из-за этого начнуться беспорядки с 30% вероятностью он примит в них участие.
Если беспорядки выйдут за рамки закона то с 9% веростностью он тоже его нарушит.
Если из-за этого произойдет вооруженное столкновение болельщиков, то с 3.3% веростность наш избранный болельщик пострадает.
и с 1.3% вероятностью с летальным исходом.

Вот так работает статистический анализ.

Благодарю за ознакомление.