等確率

等確率性は、それぞれが同じ発生確率を持つ一連のイベントの特性です。^[1]統計学と確率論では、離散一様分布と有理数の等分布定理に適用されます。検討中のイベントがある場合、各イベントの発生確率は${\textstyle n}$${\textstyle {\frac {1}{n}}.}$

哲学では、結果が等しく起こり得る、またはある意味で「等しく起こり得る」と判断された場合に、結果に等しい確率を割り当てることを可能にする概念に対応する。この規則の最もよく知られた定式化は、ラプラスの無差別原理（または不十分な理由の原理）であり、これは、相互に排他的なイベントが起こり得るという「他の情報がない場合」、それぞれに確率を割り当てることが正当化されるというものである。この主観的な確率の割り当ては、サイコロを振ったり宝くじを引いたりする状況で特に正当化される。これらの実験は対称構造を持ち、知識の状態はこの対称性の下で明らかに不変であるはずだからである。 ${\displaystyle N}$ ${\textstyle {\frac {1}{N}}.}$

同様の議論から、明日の朝、太陽が昇る可能性と昇らない可能性は同じであるという一見不合理な結論に至る可能性があります。しかし、太陽が昇る可能性と昇らない可能性が同じであるという結論は、重力の法則や太陽の歴史などの追加情報がわかっている場合にのみ不合理です。この概念の同様の適用は、事実上循環論法の例であり、「同じくらい起こりうる」イベントに等しい確率が割り当てられ、つまり、それらは同じくらい起こりうることを意味します。それにもかかわらず、この概念は確率的および統計的 モデリングにおいて依然として有用です。

ベイズ確率では、ベイズの定理を適用する前に、さまざまな仮説の事前確率を確立する必要があります。1 つの手順は、これらの事前確率が実験に典型的な対称性を持っていると仮定し、対称群のハール測度に比例する事前確率を割り当てることです。この等確率の一般化は変換群の原理として知られており、不確実性のモデルとしての等確率の誤用につながります。

• 無関心の原理
• ラプラシアン平滑化
• 情報のない事前情報
• 事前確率
• 等確率
• 一様確率分布:
  • 連続
  • 離散
• 情報獲得

• 古典的確率における等確率性に関する引用