Tutti i tipi di probabilit\u00e0 esistenti sono:<\/p>\n
- \n
- probabilit\u00e0 oggettiva<\/strong><\/li>\n
- probabilit\u00e0 soggettiva<\/strong><\/li>\n
- probabilit\u00e0 classica<\/strong><\/li>\n
- probabilit\u00e0 di frequenza<\/strong><\/li>\n
- probabilit\u00e0 condizionale<\/strong><\/li>\n
- Possibilit\u00e0 di pesce<\/strong><\/li>\n
- probabilit\u00e0 binomiale<\/strong><\/li>\n
- Probabilit\u00e0 ipergeometrica<\/strong><\/li>\n
- semplice possibilit\u00e0<\/strong><\/li>\n
- probabilit\u00e0 congiunta<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n
Potresti anche vedere altri tipi come la probabilit\u00e0 matematica o la probabilit\u00e0 logica in alcune classificazioni dei tipi di probabilit\u00e0, poich\u00e9 \u00e8 un concetto molto ampio e pu\u00f2 essere classificato utilizzando criteri diversi. Ma in realt\u00e0 anche questi altri tipi di probabilit\u00e0 possono essere inclusi nell\u2019elenco di questa pagina.<\/p>\n
Logicamente, solo con il nome di ciascun tipo di probabilit\u00e0, non saprai cosa sia ciascun tipo, quindi spiegheremo ciascuno di essi di seguito in dettaglio.<\/p>\n
<\/span> probabilit\u00e0 oggettiva<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 oggettiva<\/strong> si basa su criteri oggettivi per determinare la probabilit\u00e0 di un evento.<\/p>\n
Se ad esempio vogliamo calcolare la probabilit\u00e0 oggettiva che piova in una giornata nuvolosa, dobbiamo fare uno studio statistico. Immaginiamo di analizzare gli ultimi 30 giorni nuvolosi e 17 giorni di cui ha piovuto, quindi calcoliamo la probabilit\u00e0 oggettiva come segue:<\/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>\nCome puoi vedere, non ci siamo basati sull’opinione di nessuno per calcolare la probabilit\u00e0 oggettiva, ma ci siamo basati su uno studio e dai risultati abbiamo calcolato la probabilit\u00e0.<\/p>\n
Allo stesso modo, la probabilit\u00e0 oggettiva \u00e8 divisa in altri due tipi: probabilit\u00e0 teorica<\/strong> e probabilit\u00e0 empirica<\/strong> . Per vedere le differenze tra loro, clicca qui: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Tipi di probabilit\u00e0 oggettiva<\/a><\/div>\n<\/span> probabilit\u00e0 soggettiva<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 soggettiva<\/strong> si basa sull’esperienza di una persona nel prevedere la probabilit\u00e0 che si verifichi un evento, ovvero si basa su criteri soggettivi.<\/p>\n
Ad esempio, possiamo ottenere la probabilit\u00e0 soggettiva che piover\u00e0 domani chiedendo ad un meteorologo, che si affider\u00e0 alla sua conoscenza ed esperienza in materia per determinare tale probabilit\u00e0.<\/p>\n
La probabilit\u00e0 soggettiva \u00e8 quindi l\u2019opposto della probabilit\u00e0 oggettiva.<\/p>\n
Puoi vedere altri esempi di questo tipo di probabilit\u00e0 qui: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Esempi di probabilit\u00e0 soggettiva<\/a><\/div>\n<\/span> probabilit\u00e0 classica<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 classica<\/strong> , detta anche probabilit\u00e0 a priori<\/strong> , si basa sulla logica per calcolare la probabilit\u00e0 di un evento, ovvero esegue un calcolo teorico della probabilit\u00e0.<\/p>\n
Ad esempio, per conoscere la probabilit\u00e0 di “rilasciare il numero 4 lanciando un dado”,<\/em> non abbiamo bisogno di fare alcun esperimento. Poich\u00e9 un dado ha sei facce diverse, la probabilit\u00e0 di ottenere un determinato numero sar\u00e0 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>\nMa questo \u00e8 solo un calcolo teorico, quindi magari lanciamo un dado dieci volte e non ne otteniamo quattro, o viceversa otteniamo il numero quattro su tutti e dieci i lanci.<\/p>\n
Nel caso foste interessati, vi lascio il nostro articolo su questo tipo di probabilit\u00e0: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Probabilit\u00e0 classica<\/a> <\/div>\n<\/span> Probabilit\u00e0 di frequenza<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 di frequenza<\/strong> , chiamata anche probabilit\u00e0 frequentista<\/strong> , \u00e8 la frequenza relativa prevista a lungo termine per un evento elementare in un esperimento casuale.<\/p>\n
Per calcolare la probabilit\u00e0 di frequenza di un evento \u00e8 necessario ripetere l’esperimento un gran numero di volte e dividere il numero di casi favorevoli ottenuti per il numero totale di ripetizioni effettuate.<\/p>\n
La definizione di questo tipo di probabilit\u00e0 \u00e8 molto simile alla probabilit\u00e0 oggettiva, ma la differenza \u00e8 che nella probabilit\u00e0 di frequenza lo stesso esperimento viene ripetuto migliaia di volte. Puoi vedere un esempio completo nel seguente link: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Esempi risolti di probabilit\u00e0 di frequenza<\/a> <\/div>\n<\/span> Probabilit\u00e0 condizionale<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 condizionata<\/strong> , detta anche probabilit\u00e0 condizionata<\/strong> , indica la probabilit\u00e0 che si verifichi l’evento A se si verifica un altro evento B. La probabilit\u00e0 condizionata tiene quindi conto non solo dell’evento stesso, ma anche degli eventi precedenti.<\/p>\n
Come puoi vedere, questo tipo di probabilit\u00e0 \u00e8 un po\u2019 pi\u00f9 difficile da capire e quindi anche pi\u00f9 difficile da calcolare. Ecco perch\u00e9 ti consiglio di consultare la spiegazione dettagliata di come viene calcolato: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Formula della probabilit\u00e0 condizionata<\/a><\/div>\n<\/span>Fortuna del pesce<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 di Poisson<\/strong> indica la probabilit\u00e0 che si verifichi un dato numero di eventi in un certo periodo di tempo.<\/p>\n
Questo tipo di probabilit\u00e0 \u00e8 molto utile quando la probabilit\u00e0 che l’evento si verifichi \u00e8 molto bassa.<\/p>\n
La distribuzione di Poisson \u00e8 la funzione che definisce questo tipo di probabilit\u00e0. Puoi consultare la formula di distribuzione di Poisson nel seguente link: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Formula di distribuzione dei pesci<\/a><\/div>\n<\/span> Probabilit\u00e0 binomiale<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 binomiale<\/strong> viene utilizzata per definire matematicamente eventi in cui ci sono solo due possibili risultati, che chiameremo “successo” e “fallimento”.<\/p>\n
Ad esempio, quando si lancia una moneta, ci sono solo due possibili risultati (testa o croce). Se scegliamo testa, il nostro caso di successo sar\u00e0 quando sulla moneta apparir\u00e0 testa, mentre il nostro caso di fallimento sar\u00e0 quando sulla moneta apparir\u00e0 testa.<\/p>\n
Quindi la distribuzione binomiale ci dice la probabilit\u00e0 di un certo numero di casi di successo di una sequenza. <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Formula di distribuzione binomiale<\/a> <\/div>\n<\/span> Probabilit\u00e0 ipergeometrica<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 ipergeometrica \u00e8 molto simile alla probabilit\u00e0 binomiale, ma differisce nella sostituzione.<\/p>\n
La probabilit\u00e0 ipergeometrica<\/strong> indica la probabilit\u00e0 del numero di casi di successo in un’estrazione casuale senza sostituzione di n<\/em> elementi da una popolazione.<\/p>\n
Pertanto, la probabilit\u00e0 ipergeometrica \u00e8 definita dalla distribuzione ipergeometrica. <\/p>\n
\u27a4<\/span> Vedi:<\/strong> Caratteristiche della distribuzione ipergeometrica<\/a><\/div>\n<\/span>Semplice possibilit\u00e0<\/span><\/h3>\n
La probabilit\u00e0 semplice<\/strong> \u00e8 la probabilit\u00e0 che si verifichi un evento semplice nello spazio campionario.<\/p>\n
La probabilit\u00e0 semplice viene calcolata dividendo il numero di casi favorevoli in un esperimento per il numero totale di possibili risultati dell’esperimento.<\/p>\n<\/p>\n
![\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-47eefb1b0f197dfabcdb701b4858c3b5_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nQuesta \u00e8 la cosiddetta regola di Laplace. Tieni presente che questa formula pu\u00f2 essere utilizzata solo se tutti gli eventi nello spazio campionario hanno la stessa probabilit\u00e0 di verificarsi, cio\u00e8 se si tratta di uno spazio campionario equiprobabile. <\/p>\n
- probabilit\u00e0 soggettiva<\/strong><\/li>\n