不确定性与随机性

Question

我想知道数学方式中不确定性和随机性之间的区别。我试图找到它，但我感到困惑，因为有些人说他们是一样的？但任何人都可以为我提供逻辑推理。如果它们不相同，请解释原因？

Answer 1

不要太挂了。 人们在不同的情况下使用不同的词。 它们的含义不同，因为它们的含义与情境有关。

随机性只是一个模糊的通用术语，意思是某些东西是随机的。

在统计学中，不确定性用于表示分布的某些属性（例如其均值）本身是未知的，但可以给出分布。

例如，假设您想知道所有人的平均体重。 你可以找到完全，如果你可以找到所有人，获得他们的体重，加上所有人，并除以人数。

但这太难了，所以假设你只是随机挑选10个人并获得他们的平均体重，并且假装它与每个人的平均值相同。 这称为样本均值，但您知道它不准确。 它有一个所谓的标准错误，意味着它有不确定性。

事实上，如果你多次与不同的人一起做这个实验，你每次都会得到不同的样本均值，那些样本手段本身会形成一个钟形分布，其标准偏差是称为标准误差，代表其不确定性。

一般情况下，如果您将所看到的人数增加100倍，则可以将标准误差（不确定性）降低10倍。

我打赌你可以告诉那些以民意调查生活的人非常关心这件事。

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为downvoter编辑：如果downvote是因为这看起来不像stackoverflow问题或答案， 我提出了random pausing分析方法的主张。 在很大程度上，分析被认为是关于（统计地）编程构造所负责的时间的测量。 人们常常禁止使用这种方法，因为他们害怕结果有太多的不确定性。

This post非常具体地确定了实际存在的不确定性。 它表明，对于不确定性的柏忌人的恐惧会导致阻止人们在他们的代码中发现真正的大幅加速。 所以天真的'关于统计数据肯定是一个严重的编程问题。

Answer 2

数学和科学的不确定性通常意味着缺乏事实，或事实是无法获得的。天气预报是不确定性的一个很好的例子。

随机性有很多定义。通常它在概率/统计中用作衡量或量化不确定性的方法。因此，在我的天气示例中，30％的降雨几率是衡量不确定性的指标。更一般的定义（也适用于数学/科学）是不可预测的，或缺乏秩序。

两者之间肯定存在模糊区别。

Answer 3

我的视图使用三种不同颜色的球来观察场景：

我喜欢这里给出的一些答案。根据我目前的研究，我自己的观点是，这是两个截然不同的术语。不确定性是指例如，当一个人有机会从三个不同颜色的球中选择一个球时，不能预先知道哪个球可以选择。

当每个球具有相同的被选择机会，即相等的概率时，这仍然是正确的。然而，当每个球都有自己独特的概率时，事情很快变得复杂。有可能选择概率最高的那个。在算法开发中尤其如此，它几乎总是选择损害随机性含义的最高概率。

说完所有这些 - 我相信这些概念仍然令人困惑，这让我意识到我需要专注于明确区分两者的时间，以确保我目前的研究不会混淆。我自己的困境是我需要研究随机与确定性观点。基于当前视图，随机性将比随机更不确定，而确定性将基于更多概率，即确定将选择最高概率; 但这似乎离真相很远。

似乎不确定性一直持续到球被选中/接触之前，并且一旦球被挑选就很快失去其含义，这将导致其被修改的可能性。我个人认为这些术语具有理论上的差异，这可能使它们可以互换使用。

Answer 4

根据贝叶斯对概率的解释，不确定性和随机性只是同一事物的两个名称。

Answer 5

如果实验是随机的，那么您就不确定。如果您不确定某些事情，那么它具有随机性属性。