什么是无条件概率？

无条件概率是单个结果在多个可能结果中产生的概率。该术语是指事件发生的可能性，而不管是否发生了任何其他事件或是否存在任何其他条件。

在没有考虑怀俄明州西北部 2 月初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降雪的概率就是一个无条件概率的例子。

无条件概率可以与条件概率形成对比。

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

例如，无论之前发生了多少次硬币翻转，也不管是否发生了其他事件，一次公平的硬币翻转的概率为 50% 的无条件概率。

无条件概率也称为边际概率。

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。

无条件概率也称为边际概率，它衡量发生的概率，忽略从先前或外部事件中获得的任何知识。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。条件概率的计算方法是将前一事件的概率乘以后续事件或条件事件的更新概率。

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，被描述为“A和B 的概率”，写作 P(A ∩ B)。它本质上结合了 A 和 B 的无条件概率。

无条件概率的例子
作为金融界的一个假设示例，让我们检查一组股票及其回报。一只股票可以是赢家，获得正回报，也可以是输家，获得负回报。假设五只股票中，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将产生赢家，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%。