เหตุการณ์ที่เป็นอิสระ - ภาพรวมความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขกฎความน่าจะเป็น

ในทางสถิติแนวคิดพื้นฐานของสถิติสำหรับการเงินความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับสถิติเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้เราเข้าใจการเงินได้ดีขึ้น นอกจากนี้แนวคิดทางสถิติยังช่วยให้นักลงทุนสามารถตรวจสอบและทฤษฎีความน่าจะเป็นเหตุการณ์ที่เป็นอิสระเป็นสองเหตุการณ์ที่การเกิดขึ้นของเหตุการณ์หนึ่งไม่ส่งผลกระทบต่อการเกิดเหตุการณ์หรือเหตุการณ์อื่น ตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของเหตุการณ์ดังกล่าวคือการโยนเหรียญสองเหรียญ ผลของการโยนเหรียญแรกไม่สามารถส่งผลต่อผลลัพธ์ของการโยนเหรียญที่สองได้

เหตุการณ์ที่เป็นอิสระมักสับสนกับเหตุการณ์พิเศษที่เกิดขึ้นร่วมกันเหตุการณ์ที่ไม่เหมือนใครในสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็นเหตุการณ์สองเหตุการณ์นั้นไม่สามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้หากไม่สามารถเกิดขึ้นในเวลาเดียวกันได้ ตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของการใช้งานร่วมกัน อย่างไรก็ตามมีสองแนวคิดที่แตกต่างกัน เหตุการณ์พิเศษร่วมกันคือเหตุการณ์ที่ไม่สามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้ แนวคิดของเหตุการณ์ที่เป็นอิสระไม่เกี่ยวข้องกับการเกิดขึ้นพร้อมกันของเหตุการณ์ แต่เกี่ยวข้องกับอิทธิพลของการเกิดเหตุการณ์หนึ่งต่ออีกเหตุการณ์หนึ่งเท่านั้น

เหตุการณ์ที่เป็นอิสระและความน่าจะเป็นตามเงื่อนไข

โปรดจำไว้ว่าความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขคือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ A ที่เกิดขึ้นเนื่องจากเหตุการณ์ B ได้เกิดขึ้นแล้ว หากสองเหตุการณ์เป็นอิสระความน่าจะเป็นของผลลัพธ์จะไม่ขึ้นอยู่กับกันและกัน ดังนั้นความน่าจะเป็นตามเงื่อนไขของเหตุการณ์อิสระสองเหตุการณ์ A และ B คือ:

สมการข้างต้นอาจถือได้ว่าเป็นคำจำกัดความของเหตุการณ์อิสระ หากมีการละเมิดสมการทั้งสองเหตุการณ์จะไม่เป็นอิสระ

กฎความน่าจะเป็นสำหรับเหตุการณ์อิสระ

เหตุการณ์ที่เป็นอิสระเป็นไปตามกฎความน่าจะเป็นพื้นฐานบางประการ บางส่วน ได้แก่ :

1. กฎการคูณ

กฎของการคูณใช้เมื่อเราต้องการค้นหาความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน (เรียกอีกอย่างว่าความน่าจะเป็นร่วมของเหตุการณ์อิสระ) กฎของการคูณระบุสิ่งต่อไปนี้:

กล่าวอีกนัยหนึ่งถ้าคุณต้องการหาความน่าจะเป็นของทั้งสองเหตุการณ์ A และ B ที่เกิดขึ้นคุณควรคูณความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์

รูปที่ 1. กฎการคูณ

2. กฎการเพิ่มเติม

กฎของการเพิ่มช่วยให้สามารถกำหนดความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์อย่างน้อยหนึ่งเหตุการณ์เกิดขึ้น (เรียกอีกอย่างว่าการรวมกันของเหตุการณ์) กฎของการเพิ่มแสดง:

ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ A และ B อย่างใดอย่างหนึ่งเกิดขึ้นได้จากการหาผลรวมของความน่าจะเป็นแต่ละเหตุการณ์ของทั้งสองเหตุการณ์และลบความน่าจะเป็นร่วมของทั้งสองเหตุการณ์

รูปที่ 2. กฎการเพิ่ม

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

Finance เป็นผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการของ Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™FMVA® Certification เข้าร่วมนักเรียนกว่า 350,600 คนที่ทำงานใน บริษัท ต่างๆเช่นโปรแกรมการรับรองของ Amazon, JP Morgan และ Ferrari ซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนทุกคนให้เป็นนักวิเคราะห์ทางการเงินระดับโลก

หากต้องการเรียนรู้และพัฒนาความรู้ด้านการวิเคราะห์ทางการเงินเราขอแนะนำแหล่งข้อมูลด้านการเงินเพิ่มเติมด้านล่างนี้:

• สหสัมพันธ์สหสัมพันธ์ (Correlation Correlation) สหสัมพันธ์เป็นการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวทางสถิติ การวัดนี้ใช้ได้ดีที่สุดในตัวแปรที่แสดงความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างกัน ความพอดีของข้อมูลสามารถแสดงด้วยสายตาใน scatterplot
• การทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมติฐานเป็นวิธีการอนุมานทางสถิติ ใช้เพื่อทดสอบว่าคำสั่งเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรถูกต้องหรือไม่ การทดสอบสมมติฐาน
• การแจกแจงแบบปัวซองการแจกแจงแบบปัวซองการแจกแจงแบบปัวซองเป็นเครื่องมือที่ใช้ในสถิติทฤษฎีความน่าจะเป็นเพื่อทำนายปริมาณการเปลี่ยนแปลงจากอัตราเฉลี่ยที่ทราบการเกิด
• การวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณคือกระบวนการรวบรวมและประเมินข้อมูลที่วัดได้และตรวจสอบได้เช่นรายได้ส่วนแบ่งการตลาดและค่าจ้างเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและผลการดำเนินงานของธุรกิจ ในยุคของเทคโนโลยีข้อมูลการวิเคราะห์เชิงปริมาณถือเป็นแนวทางที่ต้องการในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด