Apakah Kebarangkalian Empirikal?

Kebarangkalian empirikal, juga dikenali sebagai kebarangkalian eksperimen, merujuk kepada kebarangkalian yang berdasarkan data sejarah. Dengan kata lain, kebarangkalian empirik menggambarkan kemungkinan kejadian berlaku berdasarkan data sejarah.

Kebarangkalian Empirikal

Formula untuk Kebarangkalian Empirikal

Kebarangkalian Empirikal

Di mana:

  • Bilangan Waktu Berlaku merujuk kepada berapa kali peristiwa yang menggembirakan berlaku; dan
  • Jumlah Jumlah Percubaan yang Dilakukan merujuk kepada jumlah kali peristiwa itu dilakukan.

Contoh Kebarangkalian Teoretikal

Contoh 1

Jadual di bawah menunjukkan dadu yang dilemparkan tiga kali dan hasilnya sepadan. Berapakah kebarangkalian empirik untuk melancarkan 4?

Contoh 1

Kebarangkalian Empiris = 0/3 = 0%. Kebarangkalian empirik untuk melancarkan 4 adalah 0% .

Contoh 2

Jadual di bawah menunjukkan duit syiling tiga kali dan hasilnya sepadan. Apakah kebarangkalian empirikal untuk mendapatkan kepala?

Contoh 2

Kebarangkalian Empiris = 3/3 = 100%. Kebarangkalian empirikal untuk mendapatkan kepala adalah 100% .

Contoh 3

Dalam bufet, 95 daripada 100 orang memilih untuk memesan kopi berbanding teh. Apakah kebarangkalian empirik seseorang memesan teh?

Kebarangkalian Empiris = 5/100 = 5%. Kebarangkalian empirik seseorang memesan teh adalah 5% .

Kelebihan dan kekurangan

Kelebihan utama menggunakan kebarangkalian empirikal adalah bahawa kebarangkalian disokong oleh kajian dan data eksperimen. Ia bebas dari data yang diandaikan atau hipotesis Pengujian Hipotesis Ujian hipotesis adalah kaedah inferens statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis. Walau bagaimanapun, terdapat dua kelemahan besar kemungkinan empirikal untuk dipertimbangkan:

1. Membuat kesimpulan yang tidak betul

Menggunakan kebarangkalian empirikal dapat menyebabkan kesimpulan yang salah diambil. Sebagai contoh, kita tahu bahawa peluang untuk mendapatkan kepala dari pelemparan syiling adalah ½. Walau bagaimanapun, seseorang individu boleh melemparkan duit syiling tiga kali dan mendapatkan semua keputusan. Dia mungkin membuat kesimpulan yang salah bahawa kemungkinan melemparkan kepala dari pelemparan duit syiling adalah 100%.

2. Saiz sampel tidak mencukupi

Saiz sampel yang kecil mengurangkan ketepatan. Oleh itu, ukuran sampel yang besar biasanya digunakan untuk kebarangkalian empirikal untuk mencapai perwakilan kebarangkalian yang baik. Sebagai contoh, jika seseorang ingin mengetahui kebarangkalian untuk mendapatkan kepingan wang syiling tetapi hanya menggunakan satu sampel, kebarangkalian empirikal adalah 0% atau 100%.

Jenis Kebarangkalian yang berbeza

Selain daripada kebarangkalian empirikal, terdapat dua jenis kebarangkalian utama yang lain:

1. Kebarangkalian klasik

Kebarangkalian klasik (juga disebut kebarangkalian a priori atau teori) merujuk kepada kebarangkalian yang berdasarkan penaakulan formal. Sebagai contoh, kebarangkalian klasik untuk mendapatkan kepala dalam pelemparan duit syiling adalah ½.

2. Kebarangkalian subjektif

Kebarangkalian subyektif merujuk kepada kebarangkalian yang berdasarkan pengalaman atau penilaian peribadi. Sebagai contoh, jika seorang penganalisis percaya bahawa "ada kemungkinan 80% bahawa S&P 500 akan mencapai tahap tertinggi sepanjang masa pada bulan berikutnya," dia menggunakan kebarangkalian subjektif.

Bacaan Berkaitan

Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan & Penilaian Kewangan global (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk membantu sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia . Untuk terus belajar dan memajukan kerjaya anda, sumber Kewangan tambahan di bawah akan berguna:

  • Konsep Statistik Asas dalam Kewangan Konsep Statistik Asas untuk Kewangan Pemahaman yang kukuh mengenai statistik sangat penting dalam membantu kita memahami kewangan dengan lebih baik. Lebih-lebih lagi, konsep statistik dapat membantu pemantau memantau
  • Teorema Bayes 'Teorem Bayes' Dalam statistik dan teori kebarangkalian, teorema Bayes (juga dikenali sebagai peraturan Bayes) adalah formula matematik yang digunakan untuk menentukan syarat
  • Ramalan Ramalan Ramalan Meramalkan praktik meramalkan apa yang akan berlaku pada masa akan datang dengan mempertimbangkan peristiwa pada masa lalu dan masa kini. Pada dasarnya, ia adalah alat membuat keputusan yang membantu perniagaan mengatasi kesan ketidaktentuan masa depan dengan meneliti data dan tren sejarah.
  • Kebarangkalian Subjektif Kebarangkalian Subjektif Kebarangkalian Subjektif merujuk kepada kebarangkalian sesuatu berlaku berdasarkan pengalaman atau penilaian peribadi seseorang. Subjektif

Disyorkan

Adakah Crackstreams telah ditutup?
2022
Adakah pusat arahan MC selamat?
2022
Adakah Taliesin meninggalkan peranan kritikal?
2022