客觀概率英文解釋翻譯、客觀概率的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 objective probability

【經】 objectives

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

客觀概率（Objective Probability）指基于實際可觀測數據或重複試驗結果計算出的某事件發生的可能性。其核心在于依賴可驗證的客觀依據，而非主觀判斷。在英文中對應Objective Probability。

數據驅動性
客觀概率的計算依賴于曆史數據、實驗統計或自然規律。例如，抛擲一枚均勻硬币出現正面的概率恒為 50%，這一結果可通過大量重複試驗驗證。數學表達為：

$$ P(A) = frac{n_A}{N} $$

其中 (n_A) 為事件 A 發生的次數，(N) 為總試驗次數。
與主觀概率的區分
區别于主觀概率（Subjective Probability）依賴個人信念或經驗，客觀概率要求證據具備可重複性和可量化性。例如，根據氣象曆史數據預測降雨概率是客觀的，而憑直覺猜測則是主觀的。
應用領域
常見于保險精算（如死亡率統計）、金融風險評估（如股價波動模型）及質量控制（如産品缺陷率）。其權威性源于大數定律（Law of Large Numbers），即試驗次數足夠多時，頻率趨近于理論概率。

統計學視角：客觀概率是“長期相對頻率的極限值”（Peck et al., Statistics: The Exploration and Analysis of Data, Cengage Learning）。
決策理論：強調其作為“基于群體行為或物理系統屬性的可測量概率”（Hogg et al., Introduction to Mathematical Statistics, Pearson）。

《牛津金融與銀行詞典》（Oxford Dictionary of Finance and Banking）
定義客觀概率為“通過曆史數據或實驗得出的概率，獨立于個體觀點”。

客觀概率的本質是通過實證方法确立的、可被獨立驗證的量化指标，其權威性建立在科學方法與數據完備性之上。

“客觀概率”是概率論中的一個核心概念，指基于實際觀測、實驗數據或邏輯分析得出的概率，而非依賴個人主觀判斷。以下是詳細解釋：

客觀概率強調可驗證性和重複性，其數值通過以下兩種主要方式确定：

經典概率：假設所有可能結果出現的可能性相等。例如，抛一枚均勻硬币，正反面出現的概率均為$frac{1}{2}$。公式為： $$ P(A) = frac{text{事件A的可能結果數}}{text{所有可能結果總數}} $$
頻率概率：通過長期重複實驗的結果頻率确定。例如，抛硬币10,000次後正面出現約5,000次，概率趨近于$frac{1}{2}$。

簡而言之，客觀概率是“事實驅動”的概率，常用于需要嚴謹驗證的領域。