灾难性风暴的致死率如下:
人口为…的城镇被龙卷风袭击,摧毁了整个城镇。是否可以说在这场风暴中只有一人受了致命伤?
你的答案:
是的,统计数据是绝对的预测,而不是指导
你的答案:
是的,统计数据是指导,而不是绝对的预测
解释:
该标准要求我们使用概率概念(如产品测试和医疗测试)分析决策和策略。与这些标准相关的问题要求我们不仅要计算概率和统计数据,还要理解与之相关的逻辑。换句话说,仅仅理解概率运算背后的数学并不总是等同于解决现实问题的能力。
类似地,这个标准试图指出,基本的方程记忆是无关紧要的;相反,你需要专注于理解这些问题背后的逻辑,并将这些知识应用到对现实世界情况的分析中。当你学习这个标准时,重要的是要注意,理解统计背后的逻辑可能会减少其他问题的难度;因此,你不仅要能够选择正确的答案,而且要能够解释它背后的原因。通过这种方式,我们了解到这些问题可以通过将变量代入公式求解方程来解决;然而,我们的目标是理解为什么变量之间以可预测的方式相互作用。
让我们来解决这个问题。问题指出,在灾难性风暴中受到致命伤害的概率如下:
在这个问题中,一个城镇被灾难性的龙卷风袭击了。这个小镇碰巧有以下人口:
这是否意味着只有一个人可能在风暴中死亡?正确的答案是“不,统计数据是指导,而不是绝对的预测。”在这种情况下,有太多的因素需要考虑。根据以往的样本和统计数据,我们计算出了灾难性风暴中致命伤害的准确概率;然而,这只是一个预测。没有统计是绝对的,因为事件发生的方式有无限多,我们不可能对所有的方式都进行抽样。如果我们能在无数次风暴发生的情况下进行计算,并为地球历史上的每一次风暴创建一个总体参数,那么我们就可以更确定地做出预测。事实是,概率是一种指导,我们可以假设在这个事件中有一个人可能受伤;然而,根据不同的情况(如避难所的可用性和风暴通知的有效性),受伤的人可能会少一些,也可能会多一些。如果说只有一个人会在风暴中受致命伤,那就是谬论。 Now, if we said that one out of ten people win a prize in a drawing, then we can say one person will definitely win because that is a rule of the game and a constituent component of the way it is constructed and played. This is not the same as a natural event such as a crash, storm, or bolt of lightening.