什么是经验概率？(an empirical probability?)
经验概率是根据某一类型事件的实际发生来计算可能性。它不同于估计的或理论的概率，后者根据一般原理而不是观察到的事实产生一个值。经验概率描述了一个更具归纳性的过程，它减少了错误模型导致的误差，但增加了随机事件导致的误差。
理解这两种概率的一个简单例子是简单的反复抛硬币。假设一枚硬币被翻转100次。正面54次，反面46次。有两种不同的方法来估计下一次掷硬币的概率。理论概率为50%。这种概率在每次翻转中都保持不变。另一方面，经验概率为54%。到目前为止，这枚硬币的上浮率为54%；仅基于这些数据，人们可能会认为它再次出现的可能性稍高一些。经验概率随着新数据的到来而变化。如果在200次翻转后，硬币出现了104次正面，那么下一个硬币出现正面的经验概率现在是52%。。
数据越多，经验概率就越可信。如果在上面的例子中产生理论概率的模型是好的，如果硬币是公平的，理论和经验概率将随着样本量的增加而收敛。在100万次抛硬币之后，观察者应该期望经验概率与预测概率非常接近，50%。
两种类型的概率发散越多，观察者就可以考虑改变他或她的模型的理论概率的参数。在经典的赌徒谬论中，一枚硬币正面出现99次，一本基础数学教科书会说下一枚硬币仍然有50%的几率是反面。这个答案基于这样一个假设：硬币是公平的：重量和空气阻力分布均匀，投掷有效且随机，等等。估计的概率可能会告诉赌徒，在这种情况下，硬币是不公平的。与理论概率的极端偏离表明，用于计算它的一个假设可能有问题。。
经验概率并不总是理论概率的两倍。它可能被用来计算一个几乎不为人所知的事件发生的概率。例如，如果一个人正在翻转一个两面属性不同的双面物体，那么她可能更依赖于它降落在某一侧概率的经验元素。再一次，她拥有的数据越多，她的经验计算质量就越高。
经济和金融领域的人很可能会利用经验概率来帮助他们做出决策。经济学家在建立了一个市场的理论模型之后，应该希望对照对相关概率的经验计算来检查自己的计算。她可能会严重依赖经验概率来填充模型中的系数，而她可能没有其他计算方法。在实践中，有用的经济模型几乎总是结合了理论和经验概率的要素。。
- 发表于 2022-02-06 23:53
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- 分类：商业金融
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