İstatistikte Finans için Temel İstatistik Kavramları İstatistiklerin sağlam bir şekilde anlaşılması, finansı daha iyi anlamamıza yardımcı olması açısından çok önemlidir. Ayrıca, istatistik kavramları yatırımcıların izlemesine ve olasılık teorisine yardımcı olabilir; bağımsız olaylar, bir olayın meydana gelmesinin başka bir olayın veya olayların oluşumunu etkilemediği iki olaydır. Bu tür olayların en basit örneği iki bozuk para atmaktır. İlk jetonu atmanın sonucu, ikinci jetonu atmanın sonucunu etkileyemez.
Bağımsız olaylar, sıklıkla birbirini dışlayan olaylarla karıştırılır. Karşılıklı Dışlayıcı Olaylar İstatistiklerde ve olasılık teorisinde, iki olay aynı anda gerçekleşemezlerse birbirini dışlar. Karşılıklı dışlamanın en basit örneği. Ancak bunlar iki ayrı kavramdır. Birbirini dışlayan olaylar, aynı anda gerçekleşemeyen olaylardır. Bağımsız olaylar kavramı, olayların eşzamanlı olarak meydana gelmesi ile ilgili değildir, ancak yalnızca bir olayın meydana gelmesinin diğeri üzerindeki etkisiyle ilgilidir.
Bağımsız Olaylar ve Koşullu Olasılık
Koşullu olasılığın, B olayının halihazırda gerçekleşmiş olması durumunda A olayının meydana gelme olasılığı olduğunu unutmayın. İki olay bağımsız ise, sonuçlarının olasılıkları birbirine bağlı değildir. Bu nedenle, A ve B olmak üzere iki bağımsız olayın koşullu olasılığı:
Yukarıdaki denklem, bağımsız olayların bir tanımı olarak kabul edilebilir. Denklem ihlal edilirse, iki olay bağımsız değildir.
Bağımsız Olaylar için Olasılık Kuralları
Bağımsız olaylar, en temel olasılık kurallarından bazılarını izler. Bunlardan bazıları şunları içerir:
1. Çarpma Kuralı
Eşzamanlı olarak meydana gelen olayların olasılığını bulmak istediğimizde çarpma kuralı kullanılır (aynı zamanda bağımsız olayların ortak olasılığı olarak da bilinir). Çarpma kuralı şunları belirtir:
Diğer bir deyişle, hem A hem de B olaylarının gerçekleşme olasılığını bulmak istiyorsanız, iki olayın ayrı olasılıklarını çarpmalısınız.
Şekil 1. Çarpma Kuralı
2. Toplama Kuralı
Ekleme kuralı, olaylardan en az birinin meydana gelme olasılığının belirlenmesine izin verir (olayların birleşimi olarak da bilinir). Ekleme kuralı belirtilir:
A ve B olaylarından birinin gerçekleşme olasılığı, her iki olayın ayrı olasılıklarının toplamını bularak ve iki olayın ortak olasılığını çıkararak bulunur.
Şekil 2. Toplama Kuralı
Daha fazla kaynak
Finance, Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Certification'ın resmi sağlayıcısıdır. Amazon, JP Morgan ve Ferrari sertifikasyon programı gibi şirketlerde çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın ve herkesi birinci sınıf bir finansal analiste dönüştürmek için tasarlanmıştır.
Finansal analiz bilginizi öğrenmeye ve geliştirmeye devam etmek için aşağıdaki ek Finans kaynaklarını şiddetle tavsiye ediyoruz:
- Korelasyon Korelasyonu Bir korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin istatistiksel bir ölçüsüdür. Ölçü, en iyi, birbirleri arasında doğrusal bir ilişki gösteren değişkenlerde kullanılır. Verilerin uyumu, bir dağılım grafiğinde görsel olarak temsil edilebilir.
- Hipotez Testi Hipotez Testi Hipotez Testi istatistiksel bir çıkarım yöntemidir. Bir popülasyon parametresiyle ilgili bir ifadenin doğru olup olmadığını test etmek için kullanılır. Hipotez testi
- Poisson Dağılımı Poisson Dağılımı Poisson Dağılımı, olasılık teorisi istatistiklerinde bilinen bir ortalama meydana gelme oranından sapma miktarını tahmin etmek için kullanılan bir araçtır.
- Nicel Analiz Nicel Analiz Nicel analiz, bir işletmenin davranışını ve performansını anlamak için gelirler, pazar payı ve ücretler gibi ölçülebilir ve doğrulanabilir verilerin toplanması ve değerlendirilmesi sürecidir. Veri teknolojisi çağında, kantitatif analiz, bilinçli kararlar almak için tercih edilen yaklaşım olarak kabul edilir.