Nesnel olasılık

Burada nesnel olasılığın ne olduğunu ve nesnel olasılıkların çeşitli örneklerini keşfedeceksiniz. Ek olarak nesnel olasılık ile öznel olasılık arasındaki farkı da açıklıyoruz.

Nesnel olasılık nedir?

Objektif olasılık, deneysel veya objektif kriterlere dayalı olarak bir olayın meydana gelme olasılığını gösteren istatistiksel bir ölçümdür.

Basitçe söylemek gerekirse, nesnel olasılık, bir olayın meydana gelme olasılığını belirlemek için veri toplamaya ve mantığa dayanır.

Dolayısıyla nesnel olasılık her zaman 0 ile 1 arasında bir sayıdır. Bir olayın meydana gelme olasılığı ne kadar yüksekse, nesnel olasılık da o kadar büyüktür; bunun tersine, bir olayın meydana gelme olasılığı ne kadar azsa, nesnel olasılığı da o kadar zayıftır. .

Nesnel Olasılık Örnekleri

Nesnel olasılığın tanımını gözden geçirdikten sonra bu tür olasılığın iki farklı örneğine bakacağız. Nesnel olasılığın anlamını iyi anlamanızı istiyoruz, bu nedenle herhangi bir sorunuz varsa yorumlara yazmaktan çekinmeyin.

Bir zar at

Bir zarın atılması sırasında meydana gelebilecek olası olayların olasılıkları mantık kullanılarak çıkarılabilir; dolayısıyla bu, nesnel olasılığın açık bir örneğidir.

Zarın altı yüzü vardır ve aralarındaki tek fark her iki taraftaki sayıdır. Yani, örneğin, 3 sayısını elde etmenin nesnel olasılığını hesaplamak istiyorsak, olumlu durumların sayısını (üç sayısının yalnızca bir tarafı vardır) toplam olası sonuç sayısına (1, 2) böleriz. , 3, 4, 5 ve 6):

Yani objektif olarak konuşursak, bir zarı attığımızda altıda bir 3 sayısını, yani %16,67’yi elde ederiz. Mantıksal olarak, eğer sadece altı zar atarsak, hiç 3 sayısını elde edemeyebiliriz, ancak uzun vadede, eğer çok fazla zar atarsak, bu sayıyı yaklaşık %16,67 oranında elde ederiz.

Bu nesnel olasılık hesaplaması sırasında, kalıbın hileli olmadığı, tüm yüzlerin tam olarak aynı olduğu, kalıbın bir zirvesinin diğerlerinden daha fazla aşınmış olmadığı gibi çeşitli hususların dikkate alındığı dikkate alınmalıdır. başka biri vb.

Penaltı atışı

Profesyonel bir futbol takımı, şut atan oyuncunun gol atma olasılığını bilmek ister. Bunu yapmak için, oyuncunun kulüpte geçirdiği tüm sezonlar boyunca istatistiklerini analiz eder: 38’i atılan penaltılar dahil olmak üzere alınan 47 penaltı.

Böylece toplanan verilerden oyuncunun penaltı atması veya penaltıyı kaçırması yönündeki nesnel olasılığı elde edebiliriz. Bunu yapmak için olayın meydana gelme sayısını toplam gözlem sayısına böleriz:

Bu durum objektif olasılığa bir başka örnektir çünkü olasılık değeri hipotezlere, sezgilere veya kişisel duygulara değil, istatistiksel verilere yani gerçek gerçeklere dayanmaktadır.

Nesnel olasılık türleri

Nesnel olasılık kavramını daha derinlemesine incelemeyi bitirmek için, iki tür nesnel olasılığın ayırt edilebileceğine dikkat edilmelidir: teorik olasılık ve ampirik olasılık.

Teorik olasılık mantığa dayanır ve olası tüm olayların eşit derecede muhtemel olduğunu kabul eder. Örneğin, yukarıda analiz ettiğimiz bir zarın yuvarlanması durumu teorik bir olasılığa karşılık gelir, çünkü hesaplamayı bir deneyin sonuçlarını değil, mantığı kullanarak yaptık.

Ampirik olasılık, bir deney sırasında toplanan verileri kullanarak nesnel olasılığı hesaplar. Penaltı atışı ile ilgili ikinci açıklanan durum ampirik olasılığa bir örnektir, çünkü nesnel olasılığı bir oyuncunun istatistiklerinden hesapladık.

Nesnel ve öznel olasılık

Nesnel olasılık ile öznel olasılık arasındaki fark, her olasılık türünün temelinde yatmaktadır: nesnel olasılık, mantığa ve deney sonuçlarına dayanırken, öznel olasılık, bir uzmanın uzmanlığına dayanmaktadır.

Örneğin bir evin belirli bir fiyata satılma olasılığını matematiksel modeller kullanarak hesaplamak çok zordur, dolayısıyla bu işi sizin adınıza yapması için genellikle sektörde çok fazla deneyimi olan biri işe alınır. evin mümkün olan en iyi şekilde satılmasına yardımcı olun. fiyat. Bu durumda uzman, satış olasılığını kendi bilgisi ve muhakemesine göre belirler, dolayısıyla bu subjektif bir olasılıktır.

Eğer daha fazla ilgileniyorsanız, bu tür olasılıklara ilişkin daha fazla örneği burada görebilirsiniz: