Koşullu olasılık, başka bir olayın halihazırda gerçekleşmiş olması nedeniyle meydana gelen bir olayın olasılığıdır. Kavram, olasılık teorisinin en önemli kavramlarından biridir Toplam Olasılık Kuralı Toplam Olasılık Kuralı (toplam olasılık yasası olarak da bilinir), koşullu ve marjinal ile ilgili istatistiklerde temel bir kuraldır. Koşullu olasılığın, iki olay arasında her zaman nedensel bir ilişki olduğunu ifade etmediğini ve her iki olayın aynı anda meydana geldiğini göstermediğini unutmayın.
Koşullu olasılık kavramı, öncelikle Bayes teoremi Bayes Teoremi ile ilgilidir İstatistik ve olasılık teorisinde, Bayes teoremi (Bayes kuralı olarak da bilinir), koşullu olanı belirlemek için kullanılan matematiksel bir formüldür. istatistikte etkili teoriler.
Koşullu Olasılık Formülü
Nerede:
- P (A | B) - koşullu olasılık; B olayının halihazırda gerçekleşmiş olması nedeniyle A olayının gerçekleşme olasılığı
- P (A ∩ B) - A ve B olaylarının ortak olasılığı; hem A hem de B olaylarının gerçekleşme olasılığı
- P (B) - B olayının olasılığı
Yukarıdaki formül, bağımsız olmayan olayların koşullu olasılığının hesaplanmasına uygulanır. Bağımsız Olaylar İstatistiklerde ve olasılık teorisinde, bağımsız olaylar, bir olayın meydana gelmesinin başka bir olayın oluşumunu etkilemediği veya birbirini dışlamadığı iki olaydır.
Koşullu olasılığı hesaplamanın başka bir yolu, Bayes teoremini kullanmaktır. Teorem, A olayının meydana gelmesi durumunda B olayının koşullu olasılığının yanı sıra A ve B olaylarının bireysel olasılıklarını bilerek, B olayının meydana gelmesi durumunda A olayının koşullu olasılığını belirlemek için kullanılabilir. Matematiksel olarak Bayes teoremi şu şekilde gösterilebilir:
Son olarak, koşullu olasılıklar bir ağaç diyagramı kullanılarak bulunabilir. Ağaç diyagramında, her daldaki olasılıklar koşulludur.
Bağımsız Olaylar için Koşullu Olasılık
Bir olayın sonucunun olasılığı başka bir olayın sonucunun olasılığını etkilemiyorsa, iki olay bağımsızdır. Bu nedenle, A ve B olmak üzere iki bağımsız olayın koşullu olasılığı:
P (A | B) = P (A)
P (B | A) = P (B)
Karşılıklı Dışlayıcı Olaylar için Koşullu Olasılık
Olasılık teorisinde, birbirini dışlayan olaylar Birbirini Dışlayan Olaylar İstatistik ve olasılık teorisinde, iki olay aynı anda gerçekleşemezlerse birbirini dışlar. Birbirini dışlamanın en basit örneği, aynı anda gerçekleşemeyen olaylardır. Başka bir deyişle, bir olay zaten meydana gelmişse, başka bir can olayı gerçekleşemez. Bu nedenle, birbirini dışlayan olayların koşullu olasılığı her zaman sıfırdır.
P (A | B) = 0
P (B | A) = 0
Ek kaynaklar
Finans, Finansal Modelleme ve Değerleme Analisti (FMVA) ™ FMVA® Sertifikasyonunu sunar Kariyerlerini bir sonraki seviyeye taşımak isteyenler için Amazon, JP Morgan ve Ferrari gibi şirketlerde çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın. Öğrenmeye ve kariyerinizi ilerletmeye devam etmek için aşağıdaki Finans kaynakları yardımcı olacaktır:
- Öngörü Öngörü Öngörü, geçmişteki ve şimdiki olayları dikkate alarak gelecekte ne olacağını tahmin etme uygulamasıdır. Temel olarak, işletmelerin geçmiş verileri ve eğilimleri inceleyerek geleceğin belirsizliğinin etkisiyle başa çıkmalarına yardımcı olan bir karar verme aracıdır.
- Büyük Sayılar Yasası Büyük Sayılar Yasası İstatistik ve olasılık teorisinde, büyük sayılar yasası, aynı deneyin çok sayıda tekrarlanmasının sonucunu açıklayan bir teoremdir.
- Parametrik Olmayan Testler Parametrik Olmayan Testler İstatistiklerde, parametrik olmayan testler, analiz edilecek gerekli varsayımları karşılamak için bir dağılım gerektirmeyen istatistiksel analiz yöntemleridir.
- 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.