Was ist empirische Wahrscheinlichkeit?

Die empirische Wahrscheinlichkeit, auch als experimentelle Wahrscheinlichkeit bezeichnet, bezieht sich auf eine Wahrscheinlichkeit, die auf historischen Daten basiert. Mit anderen Worten, die empirische Wahrscheinlichkeit veranschaulicht die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses basierend auf historischen Daten.

Empirische Wahrscheinlichkeit

Formel für empirische Wahrscheinlichkeit

Empirische Wahrscheinlichkeit

Wo:

  • Anzahl der aufgetretenen Ereignisse bezieht sich auf die Häufigkeit, mit der ein günstiges Ereignis aufgetreten ist. und
  • Gesamtzahl der durchgeführten Experimente bezieht sich auf die Gesamtzahl der durchgeführten Ereignisse.

Beispiel für theoretische Wahrscheinlichkeit

Beispiel 1

Die folgende Tabelle zeigt einen dreimal geworfenen Würfel und das entsprechende Ergebnis. Wie hoch ist die empirische Wahrscheinlichkeit, eine 4 zu würfeln?

Beispiel 1

Empirische Wahrscheinlichkeit = 0/3 = 0%. Die empirische Wahrscheinlichkeit, eine 4 zu würfeln, beträgt 0% .

Beispiel 2

Die folgende Tabelle zeigt einen dreimaligen Münzwurf und das entsprechende Ergebnis. Wie hoch ist die empirische Wahrscheinlichkeit, einen Kopf zu bekommen?

Beispiel 2

Empirische Wahrscheinlichkeit = 3/3 = 100%. Die empirische Wahrscheinlichkeit, einen Kopf zu bekommen, beträgt 100% .

Beispiel 3

In einem Buffet bestellten 95 von 100 Personen Kaffee bei Tee. Wie hoch ist die empirische Wahrscheinlichkeit, dass jemand Tee bestellt?

Empirische Wahrscheinlichkeit = 5/100 = 5%. Die empirische Wahrscheinlichkeit, dass jemand Tee bestellt, beträgt 5% .

Vorteile und Nachteile

Der Hauptvorteil der Verwendung der empirischen Wahrscheinlichkeit besteht darin, dass die Wahrscheinlichkeit durch experimentelle Studien und Daten gestützt wird. Es ist frei von angenommenen Daten oder Hypothesen. Hypothesentest Hypothesentest ist eine Methode zur statistischen Inferenz. Es wird verwendet, um zu testen, ob eine Aussage zu einem Populationsparameter korrekt ist. Hypothesentest . Es gibt jedoch zwei große Nachteile der zu berücksichtigenden empirischen Wahrscheinlichkeit:

1. Falsche Schlussfolgerungen ziehen

Die Verwendung der empirischen Wahrscheinlichkeit kann dazu führen, dass falsche Schlussfolgerungen gezogen werden. Zum Beispiel wissen wir, dass die Chance, einen Kopf aus einem Münzwurf zu bekommen, ½ beträgt. Eine Person kann jedoch dreimal eine Münze werfen und bei allen Würfen Köpfe bekommen. Er kann eine falsche Schlussfolgerung ziehen, dass die Wahrscheinlichkeit, einen Kopf aus einem Münzwurf zu werfen, 100% beträgt.

2. Unzureichende Stichprobengröße

Kleine Stichprobengrößen verringern die Genauigkeit. Daher werden im Allgemeinen große Stichprobengrößen für die empirische Wahrscheinlichkeit verwendet, um eine gute Wahrscheinlichkeitsdarstellung zu erhalten. Wenn eine Person beispielsweise die Wahrscheinlichkeit wissen möchte, einen Kopf in einen Münzwurf zu bekommen, aber nur eine Stichprobe verwendet, beträgt die empirische Wahrscheinlichkeit entweder 0% oder 100%.

Verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeiten

Neben der empirischen Wahrscheinlichkeit gibt es zwei weitere Haupttypen von Wahrscheinlichkeiten:

1. Klassische Wahrscheinlichkeit

Die klassische Wahrscheinlichkeit (auch a priori oder theoretische Wahrscheinlichkeit genannt) bezieht sich auf eine Wahrscheinlichkeit, die auf formalen Überlegungen beruht. Zum Beispiel beträgt die klassische Wahrscheinlichkeit, einen Kopf in einen Münzwurf zu bekommen, ½.

2. Subjektive Wahrscheinlichkeit

Subjektive Wahrscheinlichkeit bezieht sich auf eine Wahrscheinlichkeit, die auf Erfahrung oder persönlichem Urteilsvermögen beruht. Wenn ein Analyst beispielsweise der Ansicht ist, dass „die Wahrscheinlichkeit, dass der S & P 500 im nächsten Monat ein Allzeithoch erreicht, bei 80% liegt“, verwendet er die subjektive Wahrscheinlichkeit.

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  • Bayes-Theorem Bayes-Theorem In der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie ist das Bayes-Theorem (auch als Bayes-Regel bekannt) eine mathematische Formel zur Bestimmung der Bedingung
  • Prognose Prognose Prognose bezieht sich auf die Praxis der Vorhersage, was in Zukunft passieren wird, unter Berücksichtigung von Ereignissen in Vergangenheit und Gegenwart. Grundsätzlich handelt es sich um ein Entscheidungsinstrument, mit dem Unternehmen die Auswirkungen der Unsicherheit der Zukunft bewältigen können, indem sie historische Daten und Trends untersuchen.
  • Subjektive Wahrscheinlichkeit Subjektive Wahrscheinlichkeit Subjektive Wahrscheinlichkeit bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass etwas passiert, basierend auf der eigenen Erfahrung oder dem persönlichen Urteil eines Individuums. Ein subjektiver

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