Xác suất (probability) là gì ? (Chi tiết 2022)

Xác suất (probability) là gì ? Một câu hỏi quá quen thuộc đối với mọi người hiện nay. Tuy nhiên, để trả lời được câu hỏi này, không phải ai cũng có thể trả lời được. Chính vì vậy, mời các bạn cùng đọc bài viết sau đây của chúng tôi để tìm hiểu thêm thông tin về vấn đề này nhé.

1.Xác suất (probability)

Xác suất (probability) là khả năng xuất hiện một sự kiện, hiện tượng (gọi là biến cố). Xác suất được tính bằng một số nằm trong khoảng từ 0 (biến cố không thể xảy ra) đến 1 (biến cố chắc chắn xảy ra). Nhìn chung, mọi người ước tính xác suất trên cơ sở kinh nghiệm hay hết quả quan sát trong quá khứ. Họ dựa và số lần xuất hiện hay tần suất tương đối của các hiện tượng và khái quát hoá kinh nghiệm này. Trong một số trường hợp, người ta dễ dàng ước tính tỷ trọng của các tình huống trong đó một sự kiện xuất hiện. Chẳng hạn, xác suất xuất hiện mặt ngửa của việc tung, đồng xu đồng nhất và cần đối là 50%, vì kinh nghiệm cho thấy nếu tung đồng xu nhiều lần, thì số lần được mặt sấp và mặt ngừa là 50:50. Tuy nhiên, khi ước tính xác suất trong các tình huống kinh doanh, người ta có thể không có hoặc chỉ có rất ít kinh nghiệm hữu ích cho việc tính toán tấn suất tương đối của một biến cố.

2.Phân loại xác suất

2.1.Xác suất thực nghiệm (Empirical Probability)

-Khái niệm

Xác suất thực nghiệm trong tiếng Anh là Empirical Probability.

Xác suất thực nghiệm sử dụng số lần xuất hiện của một kết quả trong tập hợp mẫu làm cơ sở để xác định xác suất của kết quả đó có thể xảy ra trong tương lai. 

Số lần một biến cố xảy ra trong số 100 lần thử nghiệm sẽ là xác suất thực nghiệm xảy ra biến cố đó trong tương lai. 

Xác suất thực nghiệm có quan hệ chặt chẽ với tần suất xuất hiện tương đối của một biến cố.   

-Đặc điểm Xác suất thực nghiệm 

Để chứng minh hoặc bác bỏ một giả thuyết, bằng chứng thực nghiệm phải được thu thập để làm cơ sở cho các kết luận. 

Một nghiên cứu thực nghiệm sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu trong thực tế. Ví dụ như các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả sử dụng mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) trên thị trường chứng khoán. 

-Công thức tính xác suất thực nghiệm là: 

Xác suất thực nghiệm = Số lần xảy ra một biến cố / Tổng số lần thử 

Ưu điểm chính của việc sử dụng xác suất thực nghiệm là giá trị của nó được tính từ các dữ liệu thực tế mà không phải từ dữ liệu giả định hay các giả thuyết. 

Tuy nhiên, xác suất thực nghiệm có hai nhược điểm lớn nhất là:       

•  Kết luận rút ra từ nó có thể không chính xác. Sử dụng ví dụ 2 ở trên, ta có khả năng xuất hiện mặt ngửa khi tung đồng xu là 50% hay xác suất vô điều kiện của nó là 50%. Tuy nhiên, sau khi tung đồng xu ba lần, kết quả các lần ném cho xác suất thực nghiệm là ~67%. Nếu người này kết luận khả năng xuất hiện mặt ngửa khi tung một đồng xu một đồng xu là ~67% thì kết luận này không chính xác.      
•  Cỡ mẫu phải lớn. Cỡ mẫu nhỏ sẽ làm giảm độ chính xác của xác suất thực nghiệm. Do đó, xác suất thực nghiệm thường yêu cầu kích thước mẫu lớn để kết luận đúng hơn. 

2.2.Xác suất có điều kiện (Conditional probability):  là xác suất của một biến cố A nào đó, biết rằng một biến cố B khác xảy ra. Ký hiệu P(A|B), và đọc là “xác suất của A, biết B“.

2.3.Xác suất hợp (Joint probability) : là xác suất của hai biến cố cùng xảy ra. Xác suất hợp của A và B được ký hiệu

hoặc 

2.3.Xác suất biên (Marginal probability): là xác suất của một biến cố mà không quan tâm đến các biến cố khác. Xác suất biên được tính bằng cách lấy tổng (hoặc tổng quát hơn là tích phân) của xác suất hợp trên biến cố không cần đến. Việc này được gọi là biên hóa (marginalization). Xác suất biên của A được ký hiệu là P(A), còn xác suất biên của B được ký hiệu là P(B).

Trong các định nghĩa này, lưu ý rằng không cần có một quan hệ nhân quả hay thời gian giữa A và B. A có thể xảy ra trước B hoặc ngược lại, hoặc chúng có thể xảy ra cùng lúc. A có thể là nguyên nhân của B hoặc ngược lại, hoặc chúng không hề có quan hệ nhân quả nào.

Việc cập nhật các xác suất này để xét đến các thông tin (có thể mới) có thể được thực hiện qua Định lý Bayes.