Supongamos que desea calcular la probabilidad de que un comerciante A pueda ganar en una operación específica. Puede utilizar el método de análisis de los datos históricos de ese comerciante:
Recopile los datos comerciales históricos del comerciante A.
Determine la cantidad de operaciones exitosas y fallidas.
Calcule la probabilidad de éxito:
P(ganar)=número de operaciones exitosasnúmero total de operacionesP(ganar) = \frac{\text{número de operaciones exitosas}}{\text{número total de operaciones}}P(ganar)=número total de operacionesnúmero de operaciones exitosas
Fórmula detallada
Suponer:
El comerciante A ha realizado 1000 operaciones.
De ellas, 600 operaciones tuvieron éxito (ganaron) y 400 operaciones fracasaron (perdieron).
La probabilidad de éxito del comerciante A es:
P(ganar)=6001000=0.6 (o 60%)P(ganar) = \frac{600}{1000} = 0.6 \text{ (o 60\%)}P(ganar)=1000600=0.6 (o 60 %)
Aplicación a modelos más complejos
Si desea modelar una situación más compleja, puede aplicar modelos como:
Simulaciones de Monte Carlo para simular múltiples escenarios comerciales.
Análisis de regresión para predecir la probabilidad de éxito en función de múltiples factores de entrada.