Jelaskan Tafsiran dari Kebarangkalian dalam bahasa melayu

Apabila berurusan dengan eksperimen yang rawak dan ditakrifkan dengan baik dalam tetapan teori semata-mata (seperti melambung syiling), kebarangkalian boleh digambarkan secara berangka dengan bilangan hasil yang diingini, dibahagikan dengan jumlah bilangan semua hasil. Contohnya, melambung syiling dua kali akan menghasilkan hasil "kepala-kepala", "kepala-ekor", "kepala-ekor" dan "ekor-ekor". Kebarangkalian untuk mendapatkan hasil "kepala-kepala" ialah 1 daripada 4 hasil, atau, dalam sebutan berangka, 1/4, 0.25 atau 25%. Walau bagaimanapun, apabila ia datang kepada aplikasi praktikal, terdapat dua kategori bersaing utama untuk tafsiran kebarangkalian, yang pengikutnya mempunyai pandangan yang berbeza tentang sifat asas kebarangkalian:

Objektivis menetapkan nombor untuk menerangkan beberapa keadaan objektif atau fizikal. Versi kebarangkalian objektif yang paling popular ialah kebarangkalian kekerapan, yang mendakwa bahawa kebarangkalian kejadian rawak menandakan kekerapan relatif kejadian hasil eksperimen apabila eksperimen diulang selama-lamanya. Tafsiran ini menganggap kebarangkalian sebagai kekerapan relatif "dalam jangka panjang" untuk hasil. Pengubahsuaian untuk ini ialah kebarangkalian kecenderungan, yang mentafsirkan kebarangkalian sebagai kecenderungan sesetengah eksperimen untuk menghasilkan hasil tertentu, walaupun ia dilakukan sekali sahaja.

Subjektivis menetapkan nombor setiap kebarangkalian subjektif, iaitu, sebagai tahap kepercayaan. Tahap kepercayaan telah ditafsirkan sebagai "harga di mana anda akan membeli atau menjual pertaruhan yang membayar 1 unit utiliti jika E, 0 jika bukan E", walaupun tafsiran itu tidak dipersetujui secara universal.  Versi kebarangkalian subjektif yang paling popular ialah kebarangkalian Bayesian, yang merangkumi pengetahuan pakar serta data percubaan untuk menghasilkan kebarangkalian. Pengetahuan pakar diwakili oleh beberapa taburan kebarangkalian terdahulu (yang subjektif). Data ini digabungkan dalam fungsi kemungkinan. Hasil darab sebelum dan kemungkinan, apabila dinormalkan, menghasilkan taburan kebarangkalian posterior yang menggabungkan semua maklumat yang diketahui setakat ini. Dengan teorem perjanjian Aumann, ejen Bayesian yang kepercayaan terdahulunya serupa akan berakhir dengan kepercayaan posterior yang serupa. Walau bagaimanapun, pendahuluan yang cukup berbeza boleh membawa kepada kesimpulan yang berbeza, tidak kira berapa banyak maklumat yang dikongsi oleh ejen.