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A teoria da Probabilidade é o estudo matemático na quantificação da aleatoriedade e incerteza de eventos na natureza; a Estatística é a ciência da coleta, descrição e análise de dados. Há uma interligação entre essas duas áreas de ciências que lidam com o que é aleatório.

Esses dois campos de estudo estão relacionados com outros tópicos de matemática, como algoritmos, ciência da computação e lógica. Também são fundamentais para a teoria dos jogos, a biologia, a economia, a sociologia e a física, entre outros.

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Sabia que...

A lei dos grandes números (LGN) é um teorema fundamental da teoria da probabilidade, que descreve o resultado da realização da mesma experiência repetidas vezes. De acordo com a LGN, a média aritmética dos resultados da realização da mesma experiência repetidas vezes tende a se aproximar do valor esperado à medida que mais tentativas se sucederem. Em outras palavras, quanto mais tentativas são realizadas, mais a probabilidade da média aritmética dos resultados observados se aproximar da probabilidade real.

A LGN tem aplicações práticas na ciência de modo geral, tal como na agricultura e na economia, dentre outras áreas importantes. É possível descobrir por meio de numerosas observações e de experiências suficientes a probabilidade de um evento natural acontecer (por exemplo, a probabilidade de chover) ou de uma fração de uma população satisfazer a uma condição (por exemplo, a probabilidade de ser produzida uma determinada quantidade de peças defeituosas em uma linha de montagem).

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...que, como um estudante de pós-graduação na UC Berkeley em 1939, George Dantzig resolveu duas questões até então não respondidas relacionadas com o lema de Neyman-Pearson, porque ele erroneamente pensou que eles eram um dever de casa?
...que um resultado do problema de aniversário é que entre um grupo de 23 (ou mais) pessoas escolhidas aleatoriamente, há mais de 50% de probabilidade de que duas pessoas tenham nascido no mesmo dia do ano?
...que o termo viés não é necessariamente pejorativo na estatística, uma vez que os estimadores tendenciosos podem ter propriedades desejáveis (como um erro quadrático médio menor do que qualquer outro estimador não tendencioso) e que, em casos extremos, os únicos estimadores não tendenciosos não estão nem mesmo dentro do casco convexo do espaço de parâmetro?
...que a distribuição de Cauchy é um exemplo de uma distribuição que não tem média, variância ou momentos superiores definidos?

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Imagem em destaque	Biografia destacada
Crédito: Jirah Ilustração do Método Estatístico para o Cálculo de Pi por Monte-Carlo. Mais imagens destacadas Leia mais...	Jakob Bernoulli Jakob Bernoulli (Basileia, 27 de dezembro de 1654 — Basileia, 16 de agosto de 1705), foi o primeiro matemático a desenvolver o cálculo infinitesimal para além do que fora feito por Newton e Leibniz, aplicando-o a novos problemas. Mais biografias Leia mais sobre Jakob Bernoulli...
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