Условна вероватноћа је вероватноћа да се догађај догоди с обзиром на то да се други догађај већ догодио. Концепт је један од најзначајнијих концепата у теорији вероватноће Правило укупне вероватноће Правило укупне вероватноће (такође познато као закон укупне вероватноће) је основно правило у статистици која се односи на условно и маргинално. Имајте на уму да условна вероватноћа не наводи да увек постоји узрочно-последична веза између два догађаја, као ни да указује на то да се оба догађаја дешавају истовремено.
Концепт условне вероватноће првенствено је повезан са Баиесовом теоремом Баиесова теорема У статистици и теорији вероватноће, Баиесова теорема (позната и као Баиесово правило) је математичка формула која се користи за одређивање условне, која је једна од најважнијих утицајне теорије у статистици.
Формула за условну вероватноћу
Где:
- П (А | Б) - условна вероватноћа; вероватноћа да се догоди догађај А с обзиром да се догађај Б већ догодио
- П (А ∩ Б) - заједничка вероватноћа догађаја А и Б; вероватноћа да се догоде оба догађаја А и Б.
- П (Б) - вероватноћа догађаја Б
Горња формула се примењује за израчунавање условне вероватноће догађаја који нису независни независни догађаји. У статистици и теорији вероватноће независни догађаји су два догађаја у којима појава једног догађаја не утиче на појаву другог догађаја нити се међусобно искључују.
Други начин израчунавања условне вероватноће је коришћење Баиесове теореме. Теорема се може користити за одређивање условне вероватноће догађаја А, с обзиром на то да се догодио догађај Б, знајући условну вероватноћу догађаја Б, с обзиром на догађај А, као и појединачне вероватноће догађаја А и Б. Математички , Баиесову теорему можемо означити на следећи начин:
Коначно, условне вероватноће се могу наћи помоћу дијаграма стабла. У дијаграму стабла, вероватноће у свакој грани су условне.
Условна вероватноћа за независне догађаје
Два догађаја су независна ако вероватноћа исхода једног догађаја не утиче на вероватноћу исхода другог догађаја. Из овог разлога, условна вероватноћа два независна догађаја А и Б је:
П (А | Б) = П (А)
П (Б | А) = П (Б)
Условна вероватноћа за међусобно ексклузивне догађаје
У теорији вероватноће, међусобно се искључујући догађаји Међусобно искључиви догађаји У статистици и теорији вероватноће два догађаја се међусобно искључују ако се не могу истовремено догодити. Најједноставнији пример међусобно искључивања су догађаји који се не могу истовремено догодити. Другим речима, ако се један догађај већ догодио, не може се догодити други догађај. Дакле, условна вероватноћа међусобно искључивих догађаја увек је нула.
П (А | Б) = 0
П (Б | А) = 0
Додатна средства
Финанце нуди Финансијско моделирање и вредновање аналитичара (ФМВА) ™ ФМВА® сертификат Придружите се 350.600+ ученика који раде у компанијама попут Амазона, ЈП Моргана и Феррари сертификационог програма за оне који желе да своју каријеру подигну на виши ниво. Да бисте наставили учити и напредовати у каријери, следећи финансијски извори ће вам бити од помоћи:
- Предвиђање Предвиђање Предвиђање се односи на праксу предвиђања шта ће се догодити у будућности узимајући у обзир догађаје из прошлости и садашњости. У основи, то је алат за доношење одлука који помаже предузећима да се изборе са утицајем неизвесности будућности истражујући историјске податке и трендове.
- Закон великих бројева Закон великих бројева У статистици и теорији вероватноће, закон великих бројева је теорема која описује резултат понављања истог експеримента великог броја
- Непараметријски тестови Непараметријски тестови У статистици су непараметријски тестови методе статистичке анализе које не захтевају расподелу како би се задовољиле претпоставке које треба анализирати
- Квантитативна анализа Квантитативна анализа Квантитативна анализа је поступак прикупљања и оцењивања мерљивих и проверљивих података као што су приходи, тржишни удео и зараде како би се разумело понашање и перформансе предузећа. У ери технологије података, квантитативна анализа се сматра преферираним приступом доношењу информисаних одлука.
