Probabilitas apriori, juga dikenal sebagai probabilitas klasik, adalah probabilitas yang disimpulkan dari penalaran formal. Dengan kata lain, probabilitas apriori diturunkan dari pemeriksaan logis suatu peristiwa. Probabilitas apriori tidak berbeda dari orang ke orang (seperti probabilitas subjektif Probabilitas subyektif Probabilitas subyektif mengacu pada probabilitas sesuatu terjadi berdasarkan pengalaman individu atau penilaian pribadi. Subyektif) dan merupakan probabilitas obyektif.
Formula untuk Probabilitas A Priori
Dimana:
- f mengacu pada jumlah hasil yang diinginkan.
- N mengacu pada jumlah hasil.
Perhatikan bahwa rumus di atas hanya dapat digunakan untuk peristiwa di mana semua hasil memiliki peluang yang sama untuk terjadi dan saling eksklusif Peristiwa Eksklusif Dalam statistik dan teori probabilitas, dua peristiwa saling eksklusif jika tidak dapat terjadi pada waktu yang sama. Contoh paling sederhana dari saling eksklusif.
Contoh Penalaran Formal dalam Probabilitas A Priori
Probabilitas apriori membutuhkan penalaran formal. Misalnya, coba lempar koin. Berapakah probabilitas apriori dari kepala dalam satu lemparan koin?
Orang dapat berargumen bahwa koin memiliki dua sisi, keduanya memiliki luas permukaan yang sama, yang simetris. Mengabaikan kemungkinan koin mendarat di tepinya dan tetap di sana, itu akan menunjukkan bahwa kemungkinan koin mendarat di kepala sama dengan koin mendarat di ekor. Oleh karena itu, probabilitas apriori dari lemparan koin yang mendarat di kepala sama dengan lemparan koin yang mendarat di ekor, yaitu 50%.
Contoh Probabilitas A Priori
Berikut ini adalah contoh probabilitas apriori:
Contoh 1: Gulungan Dadu Adil
Lempar dadu yang adil dengan enam sisi. Berapa probabilitas apriori untuk melempar 2, 4, atau 6, dalam lemparan dadu?
Jumlah hasil yang diinginkan adalah 3 (menggulung menjadi 2, 4, atau 6), dan ada total 6 hasil. Probabilitas a priori untuk contoh ini dihitung sebagai berikut:
Probabilitas apriori = 3/6 = 50%. Oleh karena itu, probabilitas apriori untuk mendapatkan angka 2, 4, atau 6 adalah 50% .
Contoh 2: Setumpuk Kartu
Dalam setumpuk kartu standar, berapakah probabilitas apriori untuk menggambar kartu as sekop?
Jumlah hasil yang diinginkan adalah 1 (kartu as), dan ada total 52 hasil. Probabilitas a priori untuk contoh ini dihitung sebagai berikut:
Probabilitas apriori = 1/52 = 1,92%. Oleh karena itu, probabilitas apriori menggambar kartu as sekop adalah 1,92% .
Contoh 3: Coin Toss
John sedang mencari untuk menentukan probabilitas apriori untuk mendapatkan kepala. Dia melakukan satu lemparan koin, seperti di bawah ini:
Eksperimen 1
Hasil: Kepala
Berapa probabilitas apriori untuk mendapatkan kepala?
Di atas adalah contoh trik - lemparan koin sebelumnya tidak berdampak pada probabilitas apriori untuk mendapatkan kepala. Probabilitas apriori untuk mendaratkan kepala dihitung sebagai berikut:
Probabilitas apriori = 1/2 = 50%. Oleh karena itu, probabilitas apriori untuk mendaratkan kepala adalah 50% .
Jenis Probabilitas Lainnya
Selain probabilitas apriori, ada dua jenis probabilitas utama lainnya:
1. Probabilitas Empiris
Probabilitas empiris mengacu pada probabilitas yang didasarkan pada data historis. Misalnya, jika tiga lemparan koin menghasilkan kepala, probabilitas empiris untuk mendapatkan kepala dalam lemparan koin adalah 100%.
2. Kemungkinan Subyektif
Probabilitas subyektif mengacu pada probabilitas yang didasarkan pada pengalaman atau penilaian pribadi. Misalnya, jika analis percaya bahwa "ada kemungkinan 80% bahwa S&P 500 akan mencapai titik tertinggi sepanjang masa di bulan depan," dia menggunakan probabilitas subjektif.
Bacaan Terkait
Finance menawarkan Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA®. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari bagi mereka yang ingin meningkatkan karir mereka ke level berikutnya. Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan berikut akan membantu:
- Konsep Statistik Dasar dalam Keuangan Konsep Statistik Dasar untuk Keuangan Pemahaman yang kuat tentang statistik sangat penting dalam membantu kita lebih memahami keuangan. Selain itu, konsep statistik dapat membantu memonitor investor
- Probabilitas Empiris Probabilitas Empiris Probabilitas empiris, juga dikenal sebagai probabilitas eksperimental, mengacu pada probabilitas yang didasarkan pada data historis. Dengan kata lain, empiris
- Peristiwa Independen Peristiwa Independen Dalam teori statistik dan probabilitas, peristiwa independen adalah dua peristiwa di mana terjadinya satu peristiwa tidak mempengaruhi terjadinya peristiwa lain.
- Distribusi Normal Distribusi Normal Distribusi normal juga disebut sebagai distribusi Gaussian atau Gauss. Jenis distribusi ini banyak digunakan dalam ilmu alam dan sosial. Itu
