Empirinė tikimybė yra tikimybės apskaičiavimas, pagrįstas tikruoju tam tikro tipo įvykio įvykiu. Ji skiriasi nuo apskaičiuotos arba teorinės tikimybės, kuri sukuria vertę, pagrįstą bendrais principais, o ne stebimu faktu. Empirinė tikimybė apibūdina labiau indukcinį procesą, kuris sumažina paklaidą, atsirandančią dėl neteisingų modelių, bet padidina paklaidą, atsirandančią dėl atsitiktinių įvykių.
Paprastas pavyzdys, kaip suprasti dviejų tipų tikimybes, yra paprastas pakartotinis monetos vartymas. Tarkime, kad moneta išversta 100 kartų. Galvos kyla 54 kartus, o uodegos – 46 kartus. Yra du skirtingi būdai, kaip įvertinti tikimybę, kad kitas metimas atsitrenks į galvą. Teorinė tikimybė yra 50 procentų. Ši tikimybė išlieka pastovi nuo apvertimo iki apvertimo. Kita vertus, empirinė tikimybė yra 54%. Iki šiol moneta buvo išmušta 54 % laiko; Remiantis tik šiais duomenimis, galima tikėtis, kad tai šiek tiek didesnė tikimybė vėl iškilti į galvą. Empirinė tikimybė keičiasi gavus naujų duomenų. Jei po 200 apvertimų moneta iškilo 104 kartus, empirinė tikimybė, kad kita moneta bus galvutės, dabar yra 52%.
Empirinės tikimybės tampa patikimesnės, kuo daugiau duomenų. Jei teorinės tikimybės sudarymo modelis yra geras (miau pateiktame pavyzdyje, jei moneta yra teisinga), teorinės ir empirinės tikimybės susilygins, kai imties dydis padidės. Po milijono monetų apvertimo stebėtojas turėtų tikėtis, kad empirinė tikimybė bus labai artima numatomai tikimybei, 50%.
Kuo labiau skiriasi dviejų tipų tikimybė, tuo labiau stebėtojas gali apsvarstyti galimybę pakeisti savo modelio parametrus teorinei tikimybei. Klasikinio lošėjo klaidingumo atveju, kai moneta iškyla 99 kartus, pagrindinėje matematikos vadovėlyje sakoma, kad kita moneta vis tiek turi 50 % tikimybę, kad ji bus uodega. Šis atsakymas pagrįstas prielaida, kad moneta yra teisinga: kad jos svoris ir oro pasipriešinimas yra tolygiai paskirstytas, kad ji yra išmesta efektyviai ir atsitiktinai ir pan. Apskaičiuota tikimybė lošėjui šioje situacijoje gali pasakyti, kad moneta yra neteisinga. Didelis nukrypimas nuo teorinės tikimybės rodo, kad vienoje iš prielaidų, naudotų jai apskaičiuoti, gali būti kažkas negerai.
Empirinė tikimybė ne visada turi būti dviguba už teorinę tikimybę. Jis gali būti naudojamas apskaičiuojant įvykio, apie kurį mažai žinoma, tikimybę. Pavyzdžiui, jei žmogus apverstų dvipusį objektą, kurio abi pusės turi skirtingas savybes, ji gali labiau pasikliauti empiriniu tikimybės, kad jis nusileis į tam tikrą pusę, elementu. Vėlgi, kuo daugiau duomenų ji turi, tuo aukštesnė jos empirinio skaičiavimo kokybė.
Žmonės, dirbantys ekonomikos ir finansų srityse, gali panaudoti empirinę tikimybę, kad padėtų priimti sprendimus. Ekonomistė, sukūrusi teorinį rinkos modelį, turėtų norėti patikrinti savo skaičiavimus su empiriniu susijusių tikimybių skaičiavimu. Ji gali labai pasikliauti empirinėmis tikimybėmis, kad užpildytų savo modelio koeficientus, kurių galbūt neturi kito būdo apskaičiuoti. Praktiškai naudingi ekonominiai modeliai beveik visada sujungia teorinės ir empirinės tikimybės elementus.