Jenis probabilitas

Di sini Anda akan menemukan semua jenis probabilitas yang ada dan cara menghitungnya. Kami menjelaskan setiap jenis probabilitas secara rinci dan memberikan contoh sehingga Anda memahami perbedaan antara jenis-jenis tersebut.

Apa saja jenis-jenis probabilitas?

Semua jenis probabilitas yang ada adalah:

• probabilitas obyektif
• kemungkinan subjektif
• probabilitas klasik
• probabilitas frekuensi
• probabilitas bersyarat
• Keberuntungan ikan
• probabilitas binomial
• Probabilitas hipergeometri
• peluang sederhana
• probabilitas gabungan

Anda juga dapat melihat jenis lain seperti probabilitas matematis atau probabilitas logis dalam beberapa klasifikasi jenis probabilitas, karena ini adalah konsep yang sangat luas dan dapat diklasifikasikan menggunakan kriteria yang berbeda. Namun kenyataannya, jenis probabilitas lain ini juga dapat dimasukkan dalam daftar di halaman ini.

Logikanya, hanya dengan nama setiap jenis probabilitas saja, Anda tidak akan mengetahui apa masing-masing jenisnya, jadi kami akan menjelaskan masing-masing jenis tersebut secara detail di bawah ini.

probabilitas obyektif

Probabilitas objektif didasarkan pada kriteria objektif untuk menentukan probabilitas suatu peristiwa.

Misalnya, jika kita ingin menghitung probabilitas objektif terjadinya hujan pada hari berawan, kita perlu melakukan studi statistik. Bayangkan kita menganalisis 30 hari berawan terakhir dan 17 hari terakhir turun hujan, lalu kita menghitung probabilitas obyektif sebagai berikut:

Seperti yang Anda lihat, kami tidak mengandalkan pendapat siapa pun untuk menghitung probabilitas obyektif, melainkan kami mendasarkannya pada penelitian dan dari hasil kami menghitung probabilitasnya.

Demikian pula, probabilitas obyektif dibagi menjadi dua jenis lainnya: probabilitas teoritis dan probabilitas empiris . Untuk melihat perbedaannya, klik di sini:

kemungkinan subjektif

Probabilitas subjektif didasarkan pada pengalaman seseorang dalam meramalkan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa, yaitu berdasarkan kriteria subjektif.

Misalnya, kita dapat memperoleh probabilitas subjektif bahwa besok akan turun hujan dengan bertanya kepada seorang ahli meteorologi, yang akan mengandalkan pengetahuan dan pengalamannya dalam hal tersebut untuk menentukan probabilitas tersebut.

Oleh karena itu, probabilitas subjektif adalah kebalikan dari probabilitas objektif.

Anda dapat melihat lebih banyak contoh probabilitas jenis ini di sini:

probabilitas klasik

Probabilitas klasik , juga disebut probabilitas apriori , didasarkan pada logika untuk menghitung probabilitas suatu peristiwa, yaitu melakukan perhitungan probabilitas secara teoritis.

Misalnya, untuk mengetahui peluang “melemparkan angka 4 pada pelemparan sebuah dadu”, kita tidak perlu melakukan percobaan apa pun. Karena sebuah dadu mempunyai enam sisi yang berbeda, peluang munculnya angka tertentu adalah 1/6:

Namun ini hanya perhitungan teoritis, jadi mungkin kita melempar sebuah dadu sebanyak sepuluh kali dan kita tidak mendapatkan empat, atau sebaliknya kita mendapatkan angka empat dari sepuluh pelemparan tersebut.

Jika Anda tertarik, saya tinggalkan artikel kami tentang jenis probabilitas ini:

Kemungkinan frekuensi

Probabilitas frekuensi , juga disebut probabilitas frequentist , adalah frekuensi relatif jangka panjang yang diharapkan untuk suatu kejadian dasar dalam eksperimen acak.

Untuk menghitung peluang frekuensi suatu kejadian, percobaan harus dilakukan berkali-kali dan membagi jumlah kasus yang menguntungkan dengan jumlah pengulangan yang dilakukan.

Pengertian probabilitas jenis ini sangat mirip dengan probabilitas objektif, namun perbedaannya adalah pada probabilitas frekuensi percobaan yang sama diulang ribuan kali. Anda dapat melihat contoh lengkapnya pada link berikut:

Probabilitas bersyarat

Probabilitas bersyarat , disebut juga probabilitas bersyarat , menunjukkan probabilitas bahwa peristiwa A akan terjadi jika peristiwa B lain terjadi. Oleh karena itu, probabilitas bersyarat tidak hanya memperhitungkan peristiwa itu sendiri, tetapi juga peristiwa sebelumnya.

Seperti yang Anda lihat, jenis probabilitas ini sedikit lebih sulit untuk dipahami dan oleh karena itu juga lebih sulit untuk dihitung. Itu sebabnya saya menyarankan Anda membaca penjelasan detail tentang cara menghitungnya:

Keberuntungan ikan

Probabilitas Poisson menunjukkan probabilitas terjadinya sejumlah kejadian tertentu dalam kurun waktu tertentu.

Jenis probabilitas ini sangat berguna ketika probabilitas terjadinya suatu peristiwa sangat rendah.

Distribusi Poisson adalah fungsi yang mendefinisikan probabilitas jenis ini. Anda dapat melihat rumus distribusi Poisson pada link berikut:

Probabilitas binomial

Probabilitas binomial digunakan untuk mendefinisikan secara matematis kejadian-kejadian yang hanya ada dua kemungkinan hasil, yang kita sebut “sukses” dan “kegagalan”.

Misalnya, saat melempar koin, hanya ada dua kemungkinan hasil (kepala atau ekor). Jika kita memilih gambar, kasus keberhasilan kita adalah saat gambar muncul di koin, sedangkan kasus kegagalan kita adalah saat gambar muncul di koin.

Jadi distribusi binomial memberi tahu kita probabilitas sejumlah kasus sukses dalam suatu barisan.

Probabilitas hipergeometri

Probabilitas hipergeometri sangat mirip dengan probabilitas binomial, namun berbeda dalam penggantiannya.

Probabilitas hipergeometri menunjukkan probabilitas jumlah kasus yang berhasil dalam ekstraksi acak tanpa penggantian n elemen dari suatu populasi.

Jadi, probabilitas hipergeometri ditentukan oleh distribusi hipergeometri.

Kesempatan sederhana

Peluang sederhana adalah peluang terjadinya suatu kejadian sederhana dalam ruang sampel.

Probabilitas sederhana dihitung dengan membagi jumlah kasus yang menguntungkan dalam suatu eksperimen dengan jumlah total kemungkinan hasil eksperimen tersebut.

Inilah yang disebut aturan Laplace. Perlu diingat bahwa rumus ini hanya dapat digunakan jika semua kejadian dalam ruang sampel mempunyai peluang kejadian yang sama, yaitu jika ruang sampel tersebut merupakan ruang sampel yang mempunyai peluang sama.

Probabilitas bersama

Probabilitas gabungan (atau probabilitas gabungan) menunjukkan probabilitas dua peristiwa terjadi pada waktu yang sama.

Oleh karena itu, probabilitas gabungan dan probabilitas sederhana adalah dua jenis probabilitas yang berlawanan.

Untuk mencari peluang gabungan dari dua kejadian atau lebih, Anda perlu menguasai beberapa konsep teori peluang, jadi saya sarankan Anda melihat penjelasan detail cara menghitungnya dengan mengklik di sini: