Trăim într-o epocă a informației în care datele și cifrele fac parte importantă din viață. Declarații precum „Există 60% șanse de furtuni”, „Joe a fost clasat printre primii cinci din clasă”, „Michael Jordan are în medie 30 de puncte în acest sezon”, etc. sunt comune. Aceste afirmații oferă multe informații, dar rareori ne gândim la cum au fost obținute aceste informații. A existat o mulțime de date implicate în obținerea acestor informații? Dacă a existat, cum a condensat-o cineva la numere simple, cum ar fi 60% șanse și medie 30 de puncte sau termeni cum ar fi primii cinci. Răspunsul la toate aceste întrebări ne duce la domeniul foarte interesant al statisticii.

În primul rând, luați în considerare modul în care sunt generate informațiile (datele). Considerați statistica unei părți din sezonul de baschet din 1997. Michael Jordan de la Chicago Bulls a jucat 51 de jocuri, obținând un total de 1568 de puncte. Aceasta include cele 45 de puncte pe care le-a plasat, inclusiv buzzer-ul câștigător cu trei puncte, într-o victorie 103-100 asupra lui Charlotte Hornets; cele 36 de puncte într-o victorie cu 88-84 asupra lui Portland Trail Blazers; o stagiune maximă de 51 de puncte într-o victorie cu 88-87 asupra lui New York Nicks; 45 de puncte, șapte recuperări, cinci asistențe și trei furturi într-o victorie de 102-97 asupra lui Cleveland Cavaliers; și cele 40 de puncte ale sale, șase recuperări și șase asistențe într-o victorie de 107-104 asupra lui Milwaukee Bucks. Ideea nu este că Jordan este un jucător grozav, ci faptul că un singur jucător poate genera o mulțime de date într-un singur sezon. Întrebarea este: cum condensezi toate aceste date, astfel încât să scoată toate informațiile esențiale și să fie totuși ușor de reținut? Aici apare termenul de statistică.

Pentru a condensa toate datele, numerele unice trebuie să le facă mai inteligibile și să ajute la tragerea concluziilor utile. De exemplu, considerați numărul de puncte pe care Jordan le-a marcat în diferite jocuri. Este dificil să ne amintim câte puncte a marcat în fiecare meci. Dar dacă împărțiți numărul total de puncte pe care Jordan le-a marcat (1568) la numărul de jocuri pe care le-a jucat (51), aveți un singur număr de 30,7 și îl puteți numi media de puncte pe joc.

Să presupunem că doriți să evaluați abilitățile de aruncări libere ale lui Jordan. S-ar putea să fie dificil să faci acest lucru uitându-te la performanțele sale în fiecare joc. Dar, puteți împărți numărul de aruncări libere pe care le-a marcat în toate jocurile la numărul total de aruncări libere pe care le-a avut. Acest lucru arată că are un procent de aruncare liberă de 84,4%. Puteți obține acest număr pentru toți jucătorii NBA și apoi să-i clasificați. Astfel, puteți condensa informațiile pentru toți jucătorii în numere unice reprezentând procentul de aruncare liberă, puncte pe meci și medie de trei puncte. Pe baza acestor informații, puteți clasifica jucătorii în diferite categorii. Puteți cântări în continuare aceste numere diferite și puteți crea un singur număr pentru fiecare jucător. Aceste numere unice pot ajuta apoi la judecarea Celui mai Valoros Jucător (MVP) pentru sezon. Astfel, într-un sens larg, termenul de statistică implică modalități diferite de a rezuma datele pentru a obține informații utile și importante din aceasta.

Următoarea întrebare este, care este probabilitatea? Ați analizat modalitățile de a rezuma multe date în numere unice. Aceste numere ajută apoi la tragerea concluziilor pentru prezent. De exemplu, analizarea statisticilor lui Jordan pentru sezonul 1996 i-a ajutat pe oficialii NBA să-l aleagă MVP pentru acel sezon. Și i-a ajutat pe oameni să deducă că este unul dintre cei mai buni jucători din baschet. Dar poți spune ceva despre viitor? Puteți măsura gradul de exactitate al deducției și îl puteți folosi pentru luarea deciziilor viitoare? Răspunsul constă în teoria probabilității. În timp ce, în termenii laici, s-ar spune că e probabil că Jordan va fi în continuare cel mai bun în anii următori, puteți utiliza concepte diferite în domeniul probabilității, după cum vom discuta mai târziu în această lecție, pentru a face afirmații mai cantitative.

Într-un scenariu complet diferit, pot exista anumite experimente ale căror rezultate nu pot fi predeterminate, dar anumite rezultate pot fi mai probabile. Acest lucru duce din nou la noțiunea de probabilitate. De exemplu, dacă aruncați o monedă imparțial în aer, care este șansa ca acesta să aterizeze cu capul în sus? Șansa sau probabilitatea este de 50%. Asta înseamnă că, dacă aruncați în mod repetat moneda, jumătate din timp va ateriza cu capul în sus. Asta înseamnă că 10 aruncări vor avea ca rezultat exact cinci capete? 100 de aruncări vor avea ca rezultat exact 50 de capete? Probabil că nu. Dar pe termen lung, probabilitatea va fi de 0,5.

Pentru a rezuma, în timp ce statistica vă permite să rezumați datele și să trageți concluzii pentru prezent, probabilitatea vă permite să măsurați gradul de acuratețe al acestor concluzii și să le utilizați pentru viitor.

9.2 Statistică