无条件概率

什么是无条件概率？

无条件概率是在几个可能的结果中产生单个结果的机会。该术语是指无论是否发生任何其他事件或是否存在任何其他条件，事件都会发生的可能性。

在不考虑 2 月初怀俄明州西北部的历史天气模式和气候数据的情况下，怀俄明州杰克逊在土拨鼠日下雪的概率是无条件概率的一个例子。

无条件概率可以与条件概率进行对比。

理解无条件概率

事件的无条件概率可以通过将事件的结果相加并除以可能结果的总数来确定。

$P(A)\ =\ \frac{\text{次数 `}A\文字{'发生}}{\text{可能结果的总数}}$

无条件概率也称为边际概率，它衡量忽略从先前或外部事件中获得的任何知识的事件发生的机会。由于此概率忽略了新信息，因此它保持不变。

另一方面，条件概率是事件或结果发生的可能性，但基于其他事件或先前结果的发生。条件概率是通过将先前事件的概率乘以后续事件或条件事件的更新概率来计算的。

条件概率通常被描述为“A 给定 B 的概率”，记为 P(A|B)。无条件概率也不同于联合概率，联合概率计算两个或多个结果同时发生的可能性，并被描述为“A 和 B的概率”，写作 P(A ∩ B) 。它本质上包含了 A 和 B 的无条件概率。

无条件概率示例

作为金融的假设示例，让我们检查一组股票及其回报。一只股票既可以是赢家，获得正回报，也可以是输家，获得负回报。假设在五只股票中，股票 A 和 B 是赢家，而股票 C、D 和 E 是输家。那么，选择获胜股票的无条件概率是多少？由于可能的五个结果中有两个结果将产生获胜者，因此无条件概率是 2 个成功除以 5 个总结果 (2 / 5 = 0.4)，即 40%。

＃＃ 强调

• 例如，抛硬币公平正面的概率为 50%，无论之前有多少次抛硬币，也不管是否发生了其他事件。

• 无条件概率也称为边际概率。

• 无条件概率反映了在不考虑任何其他可能影响或先前结果的情况下某些事件发生的可能性。