Prawdopodobieństwo a priori, znane również jako prawdopodobieństwo klasyczne, to prawdopodobieństwo, które jest wyprowadzane z formalnego rozumowania. Innymi słowy, prawdopodobieństwo a priori wyprowadza się z logicznego zbadania zdarzenia. Prawdopodobieństwo a priori nie różni się w zależności od osoby (podobnie jak prawdopodobieństwo subiektywne Prawdopodobieństwo subiektywne Prawdopodobieństwo subiektywne odnosi się do prawdopodobieństwa, że coś się wydarzy na podstawie własnego doświadczenia lub osądu jednostki. Subiektywne) i jest prawdopodobieństwem obiektywnym.
Wzór na prawdopodobieństwo A Priori
Gdzie:
- f odnosi się do liczby pożądanych wyników.
- N odnosi się do całkowitej liczby wyników.
Należy zauważyć, że powyższy wzór może być stosowany tylko w przypadku zdarzeń, w których wszystkie wyniki mają równe szanse wystąpienia i wzajemnie się wykluczają Zdarzenia wzajemnie wykluczające się W statystyce i teorii prawdopodobieństwa dwa zdarzenia wykluczają się wzajemnie, jeśli nie mogą wystąpić w tym samym czasie. Najprostszy przykład wzajemnego wykluczania się.
Przykład formalnego rozumowania w prawdopodobieństwie a priori
Prawdopodobieństwo a priori wymaga formalnego rozumowania. Na przykład rozważ rzut monetą. Jakie jest prawdopodobieństwo a priori głowy w jednym rzucie monetą?
Można argumentować, że dana moneta ma dwie strony, z których obie mają równe pola powierzchni, że jest symetryczna. Ignorując możliwość wylądowania monety na jego krawędzi i pozostania tam, sugerowałoby to, że prawdopodobieństwo lądowania monety na reszkach jest takie samo jak w przypadku monety na reszce. Dlatego prawdopodobieństwo a priori, że rzut monetą wyląduje na reszce, jest równe 50%.
Przykłady prawdopodobieństwa A Priori
Oto przykłady prawdopodobieństwa a priori:
Przykład 1: Rzut kostką
Rzuca się sześciościenną uczciwą kostką. Jakie jest prawdopodobieństwo a priori wyrzucenia 2, 4 lub 6 w rzucie kośćmi?
Liczba pożądanych wyników wynosi 3 (rzut 2, 4 lub 6), a łącznie jest 6 wyników. Prawdopodobieństwo a priori dla tego przykładu jest obliczane w następujący sposób:
Prawdopodobieństwo a priori = 3/6 = 50%. Dlatego prawdopodobieństwo a priori wyrzucenia 2, 4 lub 6 wynosi 50% .
Przykład 2: talia kart
Jakie jest prawdopodobieństwo a priori wyciągnięcia asa pik w standardowej talii kart?
Liczba pożądanych wyników to 1 (as pik), a łącznie są 52 wyniki. Prawdopodobieństwo a priori dla tego przykładu jest obliczane w następujący sposób:
Prawdopodobieństwo a priori = 1/52 = 1,92%. Dlatego prawdopodobieństwo a priori wyciągnięcia asa pik wynosi 1,92% .
Przykład 3: Rzut monetą
John stara się określić prawdopodobieństwo a priori wylądowania głowy. Przeprowadza jeden rzut monetą, pokazany poniżej:
Eksperyment 1
Wynik: głowa
Jakie jest prawdopodobieństwo a priori wylądowania głowy?
Powyższy przykład jest trikowy - wcześniejsze rzuty monetą nie mają wpływu na prawdopodobieństwo a priori trafienia orła. Prawdopodobieństwo a priori lądowania głowy oblicza się w następujący sposób:
Prawdopodobieństwo a priori = 1/2 = 50%. Dlatego prawdopodobieństwo a priori wylądowania głowy wynosi 50% .
Inne rodzaje prawdopodobieństwa
Oprócz prawdopodobieństwa a priori istnieją dwa inne główne typy prawdopodobieństw:
1. Prawdopodobieństwo empiryczne
Prawdopodobieństwo empiryczne odnosi się do prawdopodobieństwa opartego na danych historycznych. Na przykład, jeśli trzy rzuty monetą dały głowę, empiryczne prawdopodobieństwo uzyskania orła w rzucie monetą wynosi 100%.
2. Prawdopodobieństwo subiektywne
Prawdopodobieństwo subiektywne odnosi się do prawdopodobieństwa opartego na doświadczeniu lub osobistym osądzie. Na przykład, jeśli analityk uważa, że „istnieje 80% prawdopodobieństwo, że indeks S&P 500 osiągnie w przyszłym miesiącu rekord wszechczasów”, stosuje prawdopodobieństwo subiektywne.
Powiązane odczyty
Finance oferuje program Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, z programem certyfikacji dla tych, którzy chcą przenieść swoją karierę na wyższy poziom. Aby kontynuować naukę i rozwijać swoją karierę, pomocne będą następujące zasoby finansowe:
- Podstawowe pojęcia statystyczne w finansach Podstawowe pojęcia dotyczące statystyki w finansach Dokładne zrozumienie statystyki jest niezwykle ważne, abyśmy mogli lepiej zrozumieć finanse. Ponadto koncepcje statystyczne mogą pomóc inwestorom w monitorowaniu
- Prawdopodobieństwo empiryczne Prawdopodobieństwo empiryczne Prawdopodobieństwo empiryczne, zwane również prawdopodobieństwem eksperymentalnym, odnosi się do prawdopodobieństwa opartego na danych historycznych. Innymi słowy, empiryczny
- Zdarzenia niezależne Zdarzenia niezależne W statystyce i teorii prawdopodobieństwa zdarzenia niezależne to dwa zdarzenia, w których wystąpienie jednego zdarzenia nie wpływa na wystąpienie innego zdarzenia
- Rozkład normalny Rozkład normalny Rozkład normalny jest również nazywany rozkładem Gaussa lub Gaussa. Ten rodzaj dystrybucji jest szeroko stosowany w naukach przyrodniczych i społecznych. Plik
