Nosacītā varbūtība ir notikuma varbūtība, ņemot vērā, ka cits notikums jau ir noticis. Jēdziens ir viens no būtiskākajiem jēdzieniem varbūtības teorijā. Kopējās varbūtības noteikums. Kopējās varbūtības likums (pazīstams arī kā kopējās varbūtības likums) ir pamatnoteikums statistikā, kas attiecas uz nosacīto un marginālo. Ņemiet vērā, ka nosacītā varbūtība nenorāda, ka starp abiem notikumiem vienmēr pastāv cēloņsakarība, kā arī tas nenorāda, ka abi notikumi notiek vienlaicīgi.
Nosacītās varbūtības jēdziens galvenokārt ir saistīts ar Bayes teorēmu Bayes teorēmu. Statistikā un varbūtību teorijā Bayes teorēma (saukta arī par Bayes likumu) ir matemātiska formula, ko izmanto, lai noteiktu nosacīto, kas ir viena no visvairāk ietekmīgas teorijas statistikā.
Nosacītās varbūtības formula
Kur:
- P (A | B) - nosacītā varbūtība; notikuma A varbūtība, ņemot vērā, ka notikums B jau ir noticis
- P (A ∩ B) - notikumu A un B kopīgā varbūtība; varbūtība, ka notiek gan A, gan B notikumi
- P (B) - notikuma B varbūtība
Iepriekš minētā formula tiek izmantota, lai aprēķinātu nosacītu varbūtību notikumiem, kuri nav neatkarīgi neatkarīgi notikumi. Statistikā un varbūtību teorijā neatkarīgi notikumi ir divi notikumi, kuros viena notikuma iestāšanās neietekmē cita notikuma rašanos vai neizslēdz viens otru.
Vēl viens nosacītās varbūtības aprēķināšanas veids ir Bayes teorēmas izmantošana. Teorēmu var izmantot, lai noteiktu notikuma A nosacīto varbūtību, ņemot vērā, ka notikums B ir noticis, zinot nosacīto notikuma B varbūtību, ņemot vērā, ka notikums A ir noticis, kā arī individuālās notikumu A un B varbūtības. Matemātiski , Bayes teorēmu var apzīmēt šādi:
Visbeidzot, nosacītās varbūtības var atrast, izmantojot koku diagrammu. Koka diagrammā varbūtības katrā zarā ir nosacītas.
Nosacīta varbūtība neatkarīgiem notikumiem
Divi notikumi ir neatkarīgi, ja viena notikuma iznākuma varbūtība neietekmē cita notikuma iznākuma varbūtību. Šī iemesla dēļ divu neatkarīgu notikumu A un B nosacītā varbūtība ir:
P (A | B) = P (A)
P (B | A) = P (B)
Nosacīta varbūtība savstarpēji izslēdzošiem notikumiem
Varbūtību teorijā savstarpēji izslēdzoši notikumi savstarpēji izslēdzoši notikumi Statistikā un varbūtību teorijā divi notikumi ir savstarpēji izslēdzoši, ja tie nevar notikt vienlaicīgi. Vienkāršākais savstarpēji izslēdzošais piemērs ir notikumi, kas nevar notikt vienlaicīgi. Citiem vārdiem sakot, ja viens notikums jau ir noticis, cits nevar notikt. Tādējādi savstarpēji izslēdzošo notikumu nosacītā varbūtība vienmēr ir nulle.
P (A | B) = 0
P (B | A) = 0
Papildu resursi
Finanses piedāvā finanšu modelēšanas un vērtēšanas analītiķi (FMVA) ™ FMVA® sertifikāciju. Pievienojieties 350 600+ studentiem, kuri strādā tādos uzņēmumos kā Amazon, J.P.Morgan un Ferrari sertifikācijas programma tiem, kas vēlas virzīt savu karjeru uz nākamo līmeni. Lai turpinātu mācīties un virzīt savu karjeru, noderēs šādi finanšu resursi:
- Prognozēšana Prognozēšana Prognozēšana attiecas uz praksi paredzēt, kas notiks nākotnē, ņemot vērā notikumus pagātnē un tagadnē. Būtībā tas ir lēmumu pieņemšanas rīks, kas palīdz uzņēmumiem tikt galā ar nākotnes nenoteiktības ietekmi, izpētot vēsturiskos datus un tendences.
- Lielu skaitļu likums Lielu skaitļu likums Statistikā un varbūtību teorijā lielu skaitļu likums ir teorēma, kas apraksta viena un tā paša eksperimenta atkārtošanas rezultātu lielā skaitā.
- Neparametriskie testi Neparametriskie testi Statistikā parametriskie testi ir statistiskās analīzes metodes, kurām nav nepieciešams sadalījums, lai izpildītu nepieciešamos analizējamos pieņēmumus
- Kvantitatīvā analīze Kvantitatīvā analīze Kvantitatīvā analīze ir process, kurā tiek vākti un novērtēti izmērāmi un pārbaudāmi dati, piemēram, ieņēmumi, tirgus daļa un algas, lai izprastu uzņēmējdarbības uzvedību un sniegumu. Datu tehnoloģiju laikmetā kvantitatīvā analīze tiek uzskatīta par vēlamo pieeju pamatotu lēmumu pieņemšanā.
