Semua jenis probabilitas yang ada adalah:<\/p>\n
- \n
- probabilitas obyektif<\/strong><\/li>\n
- kemungkinan subjektif<\/strong><\/li>\n
- probabilitas klasik<\/strong><\/li>\n
- probabilitas frekuensi<\/strong><\/li>\n
- probabilitas bersyarat<\/strong><\/li>\n
- Keberuntungan ikan<\/strong><\/li>\n
- probabilitas binomial<\/strong><\/li>\n
- Probabilitas hipergeometri<\/strong><\/li>\n
- peluang sederhana<\/strong><\/li>\n
- probabilitas gabungan<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n
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.<\/p>\n
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.<\/p>\n
<\/span> probabilitas obyektif<\/span><\/h3>\n
Probabilitas objektif<\/strong> didasarkan pada kriteria objektif untuk menentukan probabilitas suatu peristiwa.<\/p>\n
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:<\/p>\n<\/p>\n
![\"P(\\text{lluvia})=\\cfrac{17}{30}=0,567\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-425b5dd732312e1ec9afb03fb2fe0036_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nSeperti yang Anda lihat, kami tidak mengandalkan pendapat siapa pun untuk menghitung probabilitas obyektif, melainkan kami mendasarkannya pada penelitian dan dari hasil kami menghitung probabilitasnya.<\/p>\n
Demikian pula, probabilitas obyektif dibagi menjadi dua jenis lainnya: probabilitas teoritis<\/strong> dan probabilitas empiris<\/strong> . Untuk melihat perbedaannya, klik di sini: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Jenis probabilitas objektif<\/a><\/div>\n<\/span> kemungkinan subjektif<\/span><\/h3>\n
Probabilitas subjektif<\/strong> didasarkan pada pengalaman seseorang dalam meramalkan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa, yaitu berdasarkan kriteria subjektif.<\/p>\n
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.<\/p>\n
Oleh karena itu, probabilitas subjektif adalah kebalikan dari probabilitas objektif.<\/p>\n
Anda dapat melihat lebih banyak contoh probabilitas jenis ini di sini: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Contoh probabilitas subjektif<\/a><\/div>\n<\/span> probabilitas klasik<\/span><\/h3>\n
Probabilitas klasik<\/strong> , juga disebut probabilitas apriori<\/strong> , didasarkan pada logika untuk menghitung probabilitas suatu peristiwa, yaitu melakukan perhitungan probabilitas secara teoritis.<\/p>\n
Misalnya, untuk mengetahui peluang \u201cmelemparkan angka 4 pada pelemparan sebuah dadu\u201d,<\/em> kita tidak perlu melakukan percobaan apa pun. Karena sebuah dadu mempunyai enam sisi yang berbeda, peluang munculnya angka tertentu adalah 1\/6:<\/p>\n<\/p>\n
![\"P(\\text{n\\'umero](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-bbb3f86d832892e8a648687d01def814_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nNamun 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.<\/p>\n
Jika Anda tertarik, saya tinggalkan artikel kami tentang jenis probabilitas ini: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Probabilitas klasik<\/a> <\/div>\n<\/span> Kemungkinan frekuensi<\/span><\/h3>\n
Probabilitas frekuensi<\/strong> , juga disebut probabilitas frequentist<\/strong> , adalah frekuensi relatif jangka panjang yang diharapkan untuk suatu kejadian dasar dalam eksperimen acak.<\/p>\n
Untuk menghitung peluang frekuensi suatu kejadian, percobaan harus dilakukan berkali-kali dan membagi jumlah kasus yang menguntungkan dengan jumlah pengulangan yang dilakukan.<\/p>\n
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: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Contoh Probabilitas Frekuensi yang Terpecahkan<\/a> <\/div>\n<\/span> Probabilitas bersyarat<\/span><\/h3>\n
Probabilitas bersyarat<\/strong> , disebut juga probabilitas bersyarat<\/strong> , 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.<\/p>\n
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: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Rumus Probabilitas Bersyarat<\/a><\/div>\n<\/span>Keberuntungan ikan<\/span><\/h3>\n
Probabilitas Poisson<\/strong> menunjukkan probabilitas terjadinya sejumlah kejadian tertentu dalam kurun waktu tertentu.<\/p>\n
Jenis probabilitas ini sangat berguna ketika probabilitas terjadinya suatu peristiwa sangat rendah.<\/p>\n
Distribusi Poisson adalah fungsi yang mendefinisikan probabilitas jenis ini. Anda dapat melihat rumus distribusi Poisson pada link berikut: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Rumus pembagian ikan<\/a><\/div>\n<\/span> Probabilitas binomial<\/span><\/h3>\n
Probabilitas binomial<\/strong> digunakan untuk mendefinisikan secara matematis kejadian-kejadian yang hanya ada dua kemungkinan hasil, yang kita sebut “sukses” dan “kegagalan”.<\/p>\n
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.<\/p>\n
Jadi distribusi binomial memberi tahu kita probabilitas sejumlah kasus sukses dalam suatu barisan. <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Rumus distribusi binomial<\/a> <\/div>\n<\/span> Probabilitas hipergeometri<\/span><\/h3>\n
Probabilitas hipergeometri sangat mirip dengan probabilitas binomial, namun berbeda dalam penggantiannya.<\/p>\n
Probabilitas hipergeometri<\/strong> menunjukkan probabilitas jumlah kasus yang berhasil dalam ekstraksi acak tanpa penggantian n<\/em> elemen dari suatu populasi.<\/p>\n
Jadi, probabilitas hipergeometri ditentukan oleh distribusi hipergeometri. <\/p>\n
\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Karakteristik distribusi hipergeometri<\/a><\/div>\n<\/span>Kesempatan sederhana<\/span><\/h3>\n
Peluang sederhana<\/strong> adalah peluang terjadinya suatu kejadian sederhana dalam ruang sampel.<\/p>\n
Probabilitas sederhana dihitung dengan membagi jumlah kasus yang menguntungkan dalam suatu eksperimen dengan jumlah total kemungkinan hasil eksperimen tersebut.<\/p>\n<\/p>\n
![\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-47eefb1b0f197dfabcdb701b4858c3b5_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nInilah 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. <\/p>\n
- kemungkinan subjektif<\/strong><\/li>\n