객관적인 확률이란 무엇입니까?
객관적인 확률은 사건이나 추측보다는 구체적인 측정의 분석에 기초하여 사건이 발생할 확률 또는 확률을 말합니다. 각 측정 값은 기록 된 관측치, 어려운 사실 또는 수집 된 데이터의 오랜 역사의 일부입니다. 확률 추정치는 데이터를 조작하여 독립적 인 사건이 발생할 가능성을 결정하는 수학 방정식을 사용하여 계산됩니다. 독립 이벤트는 이전 이벤트의 결과에 영향을 미치지 않는 이벤트입니다. 대조적으로 주관적 확률은 일부 데이터 분석 방법을 활용할 수 있지만 특정 결과의 확률을 결정하기 위해 추측 또는 직관을 사용합니다.
목표 대 주관적 확률
객관적인 확률은 주관적 확률보다 주어진 결과의 확률을 결정하는 더 정확한 방법입니다. 주관적 확률은 주로 인간의 판단과 경험에 기초하기 때문입니다. 반면에 객관적인 확률은 관찰자가 과거 데이터로부터 통찰력을 얻고 주어진 결과의 가능성을 평가할 수있게합니다.
주요 테이크 아웃
- 객관적인 확률은 각 측정 값이 기록 된 관측치 또는 수집 된 데이터의 긴 이력을 기반으로하는 분석을 기반으로 이벤트가 발생할 확률입니다. 반대로, 주관적 확률은 관찰자가 학습 한 내용을 참조하여 통찰력을 얻을 수 있도록합니다. 재무에서 사람들은 주관적인 이야기, 개인적인 경험 또는 일화적인 증거에 의존하는 대신 객관적인 확률을 사용하여 결정을 내려야합니다.
주관적 확률은 관찰자가 자신이 배운 것들과 자신의 경험을 참조함으로써 통찰력을 얻을 수 있도록합니다. 주관적 확률은 하드 데이터와 사실만으로 도출되는 것이 아니라 상황과 예상 결과에 대한 개인의 추정 또는 직감을 기반으로합니다.
객관적인 확률은 일화, 개인적인 경험, 교육받은 추측 또는 직감과 같은 것에 의존하기보다는 통계, 실험 및 수학적 측정을 사용하는 경험적 증거에 근거합니다. 금융계에서는 투자 할 때 감정적 인 결정을하는 실수를 피하기 위해 객관적인 확률을 사용하는 것이 특히 중요합니다.
개별 투자자는 종종 주관적인 문제와 정서적 영향에 너무 의존하는 특정 투자를 정당화하기 위해 직감, 경험치 또는 구식 이야기에 의존하는 것이 사실입니다. 객관적인 확률은 결과 평가의 감정적, 일화 적 측면을 제거합니다.
객관적인 확률의 예
동전을 100 번 뒤집고 각각의 관측 값을 기록함으로써 동전이 "머리"로 올라갈 객관적인 확률을 결정할 수 있습니다. 이것은 동전이 시간의 약 50 %에 이르는 "머리"에 도달했다는 관찰 결과를 낳을 것입니다. 이것은 순전히 객관적인 확률의 예입니다.
주관적 확률은 사람마다 다르지만 객관적 확률은 다릅니다.
주관적 확률의 예는 날씨 패턴에 대해 교육받은 사람이 기압, 바람 전단, 해수 온도와 같은 것을 조사하고 허리케인이 이전 경험을 바탕으로 특정 방향으로 향할 가능성을 예측할 때입니다. 데이터가 의사 결정에 도움이되는 반면, 궁극적 인 예측은 일기 예보 담당자가 추측 한 확률을 기반으로합니다.
확률을 판단하거나 통계적 분석을 수행 할 때 각 관측이 조작되지 않은 독립적 인 사건이되는 것이 중요합니다. 각 관측치의 치우침이 적을수록 최종 확률은 치우 치지 않습니다. 그렇기 때문에 많은 사람들이 주관적 확률보다 객관적 선호도를 선호합니다. 왜냐하면 숫자, 어려운 사실 및 모델이 추측, 직감 및 직관을 대신하기 때문에 감정이나 편견이 프로세스에 침투 할 여지가 적기 때문입니다.
