Probabilitas bersyarat adalah probabilitas suatu peristiwa terjadi mengingat peristiwa lain telah terjadi. Konsep tersebut merupakan salah satu konsep klasik dalam teori probabilitas Aturan Total Probabilitas Aturan Total Probabilitas (juga dikenal sebagai hukum probabilitas total) adalah aturan fundamental dalam statistik yang berkaitan dengan kondisional dan marginal. Perhatikan bahwa probabilitas bersyarat tidak menyatakan bahwa selalu ada hubungan kausal antara dua peristiwa, serta tidak menunjukkan bahwa kedua peristiwa terjadi secara bersamaan.
Konsep probabilitas bersyarat terutama terkait dengan Teorema Bayes 'Teorema Bayes' Dalam statistik dan teori probabilitas, teorema Bayes (juga dikenal sebagai aturan Bayes) adalah rumus matematika yang digunakan untuk menentukan kondisional, yang merupakan salah satu yang paling banyak. teori yang berpengaruh dalam statistik.
Rumus untuk Probabilitas Bersyarat
Dimana:
- P (A | B) - probabilitas bersyarat; probabilitas peristiwa A terjadi mengingat peristiwa B telah terjadi
- P (A ∩ B) - probabilitas gabungan dari peristiwa A dan B; probabilitas bahwa peristiwa A dan B terjadi
- P (B) - probabilitas acara B
Rumus di atas diterapkan pada perhitungan probabilitas bersyarat dari peristiwa yang bukan Peristiwa Independen. Dalam teori statistik dan probabilitas, peristiwa independen adalah dua peristiwa di mana kemunculan satu peristiwa tidak mempengaruhi kemunculan peristiwa lain atau saling eksklusif.
Cara lain untuk menghitung probabilitas bersyarat adalah dengan menggunakan teorema Bayes. Teorema dapat digunakan untuk menentukan probabilitas bersyarat dari peristiwa A, mengingat peristiwa B telah terjadi, dengan mengetahui probabilitas bersyarat peristiwa B, mengingat peristiwa A telah terjadi, serta probabilitas individu peristiwa A dan B. Secara matematis , Teorema Bayes dapat dilambangkan sebagai berikut:
Akhirnya, probabilitas bersyarat dapat ditemukan dengan menggunakan diagram pohon. Dalam diagram pohon, probabilitas di setiap cabang bersifat kondisional.
Kemungkinan Bersyarat untuk Acara Independen
Dua peristiwa independen jika probabilitas hasil dari satu peristiwa tidak mempengaruhi kemungkinan hasil dari peristiwa lain. Karena alasan ini, probabilitas bersyarat dari dua peristiwa independen A dan B adalah:
P (A | B) = P (A)
P (B | A) = P (B)
Kemungkinan Bersyarat untuk Acara Saling Eksklusif
Dalam teori probabilitas, peristiwa saling eksklusif Peristiwa Eksklusif Bersama Dalam statistik dan teori probabilitas, dua peristiwa saling eksklusif jika tidak dapat terjadi pada waktu yang sama. Contoh paling sederhana dari saling eksklusif adalah peristiwa yang tidak dapat terjadi secara bersamaan. Dengan kata lain, jika satu peristiwa telah terjadi, peristiwa lain tidak dapat terjadi. Jadi, probabilitas bersyarat dari kejadian yang saling eksklusif selalu nol.
P (A | B) = 0
P (B | A) = 0
Sumber daya tambahan
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:
- Forecasting Forecasting mengacu pada praktik meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan dengan mempertimbangkan peristiwa di masa lalu dan sekarang. Pada dasarnya, ini adalah alat pengambilan keputusan yang membantu bisnis mengatasi dampak ketidakpastian masa depan dengan memeriksa data dan tren historis.
- Hukum Bilangan Besar Hukum Bilangan Besar Dalam statistika dan teori probabilitas, hukum bilangan besar merupakan teorema yang menggambarkan hasil pengulangan percobaan yang sama dalam jumlah besar.
- Tes Nonparametrik Tes Nonparametrik Dalam statistik, tes nonparametrik merupakan metode analisis statistik yang tidak memerlukan suatu distribusi untuk memenuhi asumsi yang dibutuhkan untuk dianalisis
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses pengumpulan dan evaluasi data terukur dan dapat diverifikasi seperti pendapatan, pangsa pasar, dan upah untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis. Di era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan yang disukai untuk membuat keputusan berdasarkan informasi.
