Априори ықтималдығы

Априори ықтималдығы дегеніміз не?

Априорлық ықтималдық дегеніміз – нәтиженің ақырғы мөлшері болған кезде және әрқайсысының бірдей болуы ықтимал болған кезде болатын оқиғаның ықтималдығы. Априорлық ықтималдықтың нәтижелеріне алдыңғы нәтиже әсер етпейді. Немесе, басқаша айтқанда, кез-келген нәтиже сізге болашақ нәтижелерді болжауға мүмкіндік бермейді. Монетаны лақтыру әдетте априорлық ықтималдықты түсіндіру үшін қолданылады. Бас немесе құйрықпен аяқталу ықтималдығы, сізде бас немесе құйрық жүгірісіне қарамастан, әр монетаны лақтырған кезде 50% құрайды. Ықтималдықтарды анықтаудың осы әдісіндегі ең үлкен кемшілік – оны тек оқиғалардың шектеулі жиынтығына қолдануға болады, өйткені біз үшін маңызды әлем оқиғаларының көпшілігі белгілі бір дәрежеде шартты ықтималдылыққа тәуелді. Априорлық ықтималдықты классикалық ықтималдық деп те атайды.

Негізгі өнімдер

  • Априорлық ықтималдық келесі оқиғаның нәтижесі алдыңғы оқиғаның нәтижелерімен байланысты емес екенін анықтайды.
  • Априори сонымен қатар тәжірибені тәуелсіз пайдаланушыларды жояды. Нәтижелер кездейсоқ және континентті емес болғандықтан, сіз келесі нәтижені шығара алмайсыз.
  • Мұның жақсы мысалы – монета тастау кезінде. Бұрын не аударылғанына немесе қанша рет айналғанына қарамастан, коэффициент әрқашан 50% құрайды, өйткені екі жағы бар.

Априори ықтималдығын түсіну

Априорлық ықтималдық дегеніміз – бұл аздаған нәтижелермен шектелуі мүмкін ықтималдықтардың теориялық негізі. Априорлық ықтималдықты есептеу формуласы өте қарапайым:

Приори ықтималдығы = Қалаған нәтиже / нәтижелер / Жалпы нәтижелер саны

Демек, алтылықты алты жақты дөңгелектің айналдыруының априорлық ықтималдығы – бұл алтыға бөлінген бір (алтылықтың нәтижесі). Демек, сізде алтылықты жылжытудың 16% -дық мүмкіндігі бар, егер сіз текшеге таңдаған кез-келген басқа нөмірмен дәл осындай мүмкіндік берсеңіз. Априорлық ықтималдықтар, әрине, нәтижелер жиынтығында жинақталуы мүмкін, сондықтан сіз бірдей матрицада жұп санды айналдыру коэффициенті 50% -ке дейін өседі, өйткені қажет нәтижелер көп.

Априори ықтималдығының нақты әлем мысалы

Априорлық ықтималдықтың күнделікті мысалы – сіздің сандарға негізделген лотереяны ұтып алу мүмкіндігіңіз. Ықтималдықты есептеу формуласы анағұрлым күрделене түседі, өйткені сіздің мүмкіндігіңіз билеттегі сандардың тіркесіміне сәйкес ретпен кездейсоқ таңдалуына негізделген, және сіз бірнеше сандар тіркесімі бар бірнеше билеттерді сатып ала аласыз. Айтуынша, жеңіске әкелетін комбинациялардың ақырғы таңдауы бар. Өкінішке орай, ықтимал нәтижелер саны қажетті нәтижелердің санын – сіздің жеке билеттер жиынтығыңызды азайтты. АҚШ-тағы Powerball лотереясы сияқты лотереядан бас жүлдені жеңіп алу ықтималдығы жүздеген миллиондардың бірі. Сонымен қатар, бас жүлдені жеңіп алу мүмкіндігі (бөлінбейтін), құмыра көбейіп, көп адамдар ойнаған кезде төмендейді.

Априори ықтималдығы және қаржы

Априорлық ықтималдылықты қаржыландыруға қолдану шектеулі. Адамдарды қаржылық тағдырын лотереяның қолына беруді ынталандырудан басқа, қаржы саласындағы адамдар қамқорлық жасайтын нәтижелердің көпшілігінде нәтижелердің шектеулі саны болмайды. Акциялар бағасының көтерілу, төмендеу немесе тұрақтылықтың үш нәтижесі бар деп айта алмайсыз, егер бұл нәтижелерге әр нәтиженің ықтималдығын өзгертетін бірқатар сыртқы факторлар әсер етсе.

Қаржы саласында адамдар көбінесе эмпирикалық немесе субъективті ықтималдықты классикалық ықтималдыққа қарағанда пайдаланады. Эмпирикалық ықтималдықта сіз болашақ нәтижелер туралы түсінік алу үшін өткен деректерді қарастырасыз. Субъективті ықтималдықта сіз өзіңіздің жеке қоңырау шалу үшін өзіңіздің жеке тәжірибеңіз бен көзқарастарыңызды қайталайсыз. Егер сарапшылардың ұсыныстарынан асып түскеннен кейін акциялар үш күн бойы жыртылып жатса, инвестор оны бағалардың жақында өзгеруіне байланысты жалғастырады деп күте алады. Алайда, басқа инвестор дәл осындай бағалық әрекетті көруі мүмкін және консолидация осы акциялардың екі жыл бұрын күрт өсуінен кейін, сол баға деректерінен қарама-қарсы хабарлама алғанын есіне алады. Нарыққа байланысты, инвесторлардың екеуі де априорлық ықтималдылық арқылы болжам жасаудан гөрі дәлірек бола алмады, бірақ біз кездейсоқ мүмкіндіктен тыс дегенде тым болмаса қисынмен дәлелдей алатын шешімдерді жақсы сезінеміз.