ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไข - นิยามสูตรตัวอย่าง

ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขหรือที่เรียกว่าความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มหมายถึงความน่าจะเป็นที่ไม่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ก่อนหน้าหรือในอนาคต กล่าวอีกนัยหนึ่งความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขคือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์โดยไม่คำนึงถึงเหตุการณ์อื่น ๆ ที่เกิดขึ้นก่อนหน้าหรือในอนาคต พูดง่ายๆคือความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขเป็นเพียงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น

สรุป:

• ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขหมายถึงความน่าจะเป็นที่ไม่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ก่อนหน้าหรือในอนาคต
• ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขของเหตุการณ์“ A” แสดงเป็น P (A)
• ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขซึ่งตรงข้ามกับความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขคือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่จะได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์อื่น

สูตรสำหรับความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไข

ดังนั้นความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจึงเป็นเพียงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์นั้นเอง ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขไม่มีเงื่อนไข

ตัวอย่างเช่นความน่าจะเป็นที่จะมีฝนตกในวันพรุ่งนี้คือความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไข

ตัวอย่างเพิ่มเติมของความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไข:

• ความน่าจะเป็นของลูกเต๋าที่หมุน 6 คืออะไร?
• ความน่าจะเป็นของการลงหัวในการโยนเหรียญคืออะไร?
• ความน่าจะเป็นของการวาดเอซโพดำในสำรับไพ่คืออะไร?

ความน่าจะเป็นแบบไม่มีเงื่อนไขเทียบกับความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข

ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข Conditional Probability ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขคือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเนื่องจากมีเหตุการณ์อื่นเกิดขึ้นแล้ว แนวคิดนี้เป็นหนึ่งในแก่นสารซึ่งแตกต่างจากความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขคือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่จะส่งผลกระทบหรือได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์อื่น กล่าวอีกนัยหนึ่งความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขตามที่ชื่อมีความหมายมาพร้อมกับเงื่อนไข

ตัวอย่างเช่นนึกถึงความน่าจะเป็นแบบไม่มีเงื่อนไขต่อไปนี้:“ พรุ่งนี้ฝนจะน่าจะเป็นเท่าไหร่” ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขสามารถระบุได้ดังนี้: "ความน่าจะเป็นที่ฝนจะตกในวันพรุ่งนี้เนื่องจากวันนี้มีแดดจัดเป็นเท่าใด"

ตัวอย่างเพิ่มเติมของความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข:

• ความน่าจะเป็นของการหมุน 6 ตามด้วย 4 คืออะไร?
• ความเป็นไปได้ที่วันนี้จะมีแดดเป็นเท่าไหร่เนื่องจากพรุ่งนี้ฝนตก?
• ความน่าจะเป็นของ S&P 500 คืออะไร S&P Sectors ภาค S&P เป็นวิธีการจัดเรียง บริษัท ที่ซื้อขายสาธารณะออกเป็น 11 ภาคส่วนและ 24 กลุ่มอุตสาหกรรม สร้างโดย Standard & Poor's (S&P) และ Morgan Stanely Capital International (MSCI) ซึ่งเป็นที่รู้จักกันในชื่อ Global Industry Classification Standard (GICS) การกดปุ่มสูงสุดตลอดเวลาแล้วรวมที่ 3,000?

ตัวอย่างความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไข

ตารางความน่าจะเป็นร่วมต่อไปนี้แสดงการกระจายตัวของนักศึกษาสังคมศาสตร์ในระดับปริญญาตรีและปริญญาเอก โปรแกรม:

โดยใช้ความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขกำหนด:

1. ความน่าจะเป็นโดยไม่มีเงื่อนไขในการสุ่มเลือกนักเรียนที่กำลังศึกษาระดับปริญญาตรี
2. ความน่าจะเป็นโดยไม่มีเงื่อนไขในการสุ่มเลือกนักเรียนที่กำลังศึกษาสังคมวิทยา
3. ความน่าจะเป็นโดยไม่มีเงื่อนไขของการสุ่มเลือกนักเรียนที่กำลังศึกษาปริญญาเอก; และ
4. ความน่าจะเป็นโดยไม่มีเงื่อนไขของการสุ่มเลือกนักเรียนที่กำลังเรียนเศรษฐศาสตร์

คำตอบ:

1. P (B) = 90%
2. P (S) = 10%
3. P (Ph) = 10%
4. P (E) = 45%

ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขในข่าว

ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขสามารถพบได้ทั่วไปในข่าว ตัวอย่างเช่นตามบทความของ CNBC เครื่องมือ FedWatch ของ CME Group แสดงให้เห็นถึงการกำหนดราคาของผู้ค้าในความน่าจะเป็น 100% ของการลดอัตราดอกเบี้ยในเดือนกรกฎาคม 2019 นี่คือตัวอย่างของความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไข

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

Finance มีโปรแกรม Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™FMVA® Certification เข้าร่วมกับนักเรียนกว่า 350,600 คนที่ทำงานใน บริษัท ต่างๆเช่นโปรแกรมการรับรอง Amazon, JP Morgan และ Ferrari สำหรับผู้ที่ต้องการยกระดับอาชีพของตนไปอีกขั้น เพื่อให้เรียนรู้และก้าวหน้าในอาชีพของคุณแหล่งข้อมูลด้านการเงินต่อไปนี้จะเป็นประโยชน์:

• แนวคิดสถิติพื้นฐานในการเงินแนวคิดสถิติพื้นฐานสำหรับการเงินความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับสถิติเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้เราเข้าใจการเงินได้ดีขึ้น นอกจากนี้แนวคิดด้านสถิติยังช่วยให้นักลงทุนตรวจสอบได้
• ความน่าจะเป็นแบบอัตนัย (Subjective Probability) ความน่าจะเป็นแบบอัตวิสัยหมายถึงความน่าจะเป็นของสิ่งที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์ของแต่ละบุคคลหรือวิจารณญาณส่วนบุคคล อัตนัย
• เหตุการณ์อิสระเหตุการณ์อิสระในสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็นเหตุการณ์อิสระคือเหตุการณ์สองเหตุการณ์ที่การเกิดขึ้นของเหตุการณ์หนึ่งไม่มีผลต่อการเกิดเหตุการณ์อื่น
• การวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณคือกระบวนการรวบรวมและประเมินข้อมูลที่วัดได้และตรวจสอบได้เช่นรายได้ส่วนแบ่งการตลาดและค่าจ้างเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและผลการดำเนินงานของธุรกิจ ในยุคของเทคโนโลยีข้อมูลการวิเคราะห์เชิงปริมาณถือเป็นแนวทางที่ต้องการในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด