无条件概率是指单个结果出现在多个可能结果中的可能性。该术语是指事件发生的可能性,无论是否发生了任何其他事件或存在任何其他条件。
怀俄明州杰克逊市在土拨鼠日降雪的可能性,而不考虑2月初怀俄明州西北部的历史天气模式和气候数据,这是无条件概率的一个例子。
无条件概率可以与条件概率相比较。
事件的无条件概率可以通过将事件的结果相加并除以可能结果的总数来确定。
P(A)=发生次数'A'可能结果的总数P(A)\=\\frac{\text{发生次数`}A\text{发生次数}}{\text{可能结果的总数}}P(A)=可能结果的总数'A'发生次数
无条件概率也被称为边际概率,它衡量一个事件发生的概率,忽略了从以前或外部事件中获得的任何知识。因为这个概率忽略了新的信息,所以它保持不变。
另一方面,条件概率是事件或结果发生的可能性,但基于其他事件或先前结果的发生。条件概率是通过将前一事件的概率乘以后一事件或条件事件的更新概率来计算的。
条件概率通常被描述为“给定B的概率”,用P(A | B)表示。无条件概率也不同于联合概率,联合概率计算两个或多个结果同时发生的可能性,被描述为“A和B的概率”,写为P(A)∩ B) 是的。它本质上包含了A和B的无条件概率。
作为金融学的一个假设例子,让我们来研究一组股票及其收益。股票既可以是赢家,获得正收益,也可以是输家,获得负收益。假设五只股票中,A股和B股是赢家,而C股、D股和E股是输家。那么,选择一只中签股票的无条件概率是多少?因为五个可能的结果中有两个会产生一个赢家,所以无条件概率是2个成功除以5个总结果(2/5=0.4),即40%。
使用贝叶斯概率模型进行财务预测不需要对概率论有太多的了解。贝叶斯方法可以帮助您使用直观的过程优化概率估计。 任何以数学为基础的话题都可以深入到复杂的深度,但这一个不必如此。 如何使用 贝叶斯概率在美国...
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概率抽样方法有多种类型,可以根据某种设置和前提条件从列表中选择任意项目。非概率抽样方法是通过一个过程收集的样本,在这个过程中,所有属于样本的成员都没有任何机会获得选择。 对比图 区分依据 概率抽样 非...
...定义事件或情况发生的可能性,但不能完全确定。当发生概率较低时,使用“可能”“可能”是“可能”这个词过去的主要形式。在句子中,“may”用作第二个条件句,有时也用作第三个条件句“可能”解释了将来可能发生/不...
条件概率的一个简单例子是从一副标准牌中抽出的一张牌成为国王的概率。52张牌中总共有4张王牌,因此概率仅为4/52。与这个计算相关的是以下问题:“我们画一个国王的概率是什么,因为我们已经从甲板上抽了一张牌,它是...
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...人两次。我们将看到,这种差异将影响与这些样本相关的概率计算。 对概率的影响 要看我们如何处理替换影响概率的计算,请考虑下面的示例问题。从一副标准牌中得到两张a的概率是多少? 这个问题模棱两可。一旦我们...
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