Empirična verjetnost je izračun verjetnosti, ki temelji na dejanskem nastopu določene vrste dogodka. Razlikuje se od ocenjene ali teoretične verjetnosti, ki ustvari vrednost, ki temelji na splošnih načelih in ne na opazovanem dejstvu. Empirična verjetnost opisuje bolj induktiven proces, ki zmanjša napako, ki je posledica napačnih modelov, vendar poveča napako, ki je posledica naključnih dogodkov.
Preprost primer za razumevanje dveh vrst verjetnosti je preprosto ponavljajoče se metanje kovanca. Recimo, da je kovanec obrnjen 100-krat. V glavnem se dvigne 54-krat in v repu 46-krat. Obstajata dva različna načina za oceno verjetnosti, da bo naslednji met prišel na glavo. Teoretična verjetnost je 50 odstotkov. Ta verjetnost ostaja konstantna od preobrata do obrata. Po drugi strani je empirična verjetnost 54-odstotna. Doslej je kovanec prišel na glavo v 54 % primerov; samo na podlagi teh podatkov bi lahko pričakovali, da je nekoliko večja verjetnost, da se bo spet pojavilo. Empirična verjetnost se spreminja s prihodom novih podatkov. Če se je kovanec po 200 preobratih 104-krat dvignil z glavo, je empirična verjetnost, da bo naslednji kovanec z glavo, zdaj 52 %.
Empirične verjetnosti postanejo bolj zaupanja vredne, več kot je podatkov. Če je model za izdelavo teoretične verjetnosti dober – v zgornjem primeru, če je kovanec pošten – se bosta teoretična in empirična verjetnost zbližala, ko se bo velikost vzorca povečala. Po milijonu metkov kovanca mora opazovalec pričakovati, da bo empirična verjetnost zelo blizu napovedani verjetnosti, 50%.
Bolj ko se obe vrsti verjetnosti razlikujeta, bolj bi lahko opazovalec razmišljal o spremembi parametrov svojega modela za teoretično verjetnost. V klasični hazarderjevi zmoti, v kateri se kovanec dvigne z glavo 99-krat, bo osnovni učbenik matematike rekel, da ima naslednji kovanec še vedno 50-odstotno možnost, da bo rep. Ta odgovor temelji na predpostavki, da je kovanec pravičen: da ima enakomerno porazdeljeno težo in zračni upor, da se meče učinkovito in naključno itd. Ocenjena verjetnost bi lahko igralcu v tej situaciji povedala, da kovanec ni pošten. Izjemno odstopanje od teoretične verjetnosti kaže na to, da je morda nekaj narobe z eno od predpostavk, uporabljenih za izračun.
Empirična verjetnost ni vedno dvojna od teoretične verjetnosti. Lahko se uporablja za izračun verjetnosti dogodka, o katerem je malo znanega. Na primer, če bi oseba obračala dvostranski predmet, katerega dve strani imata različne lastnosti, bi se lahko bolj zanašala na empirični element verjetnosti, da bo pristal na določeni strani. Še enkrat, več kot ima podatkov, višja je kakovost njenega empiričnega izračuna.
Ljudje s področja ekonomije in financ bi lahko uporabili empirično verjetnost za pomoč pri svojih odločitvah. Ko je ekonomist ustvaril teoretični model trga, bi moral želeti preveriti svoje izračune glede na empirični izračun vključenih verjetnosti. Morda se bo močno zanašala na empirične verjetnosti, da bi izpolnila koeficiente v svojem modelu, ki jih morda ne bi imela drugega načina izračuna. V praksi uporabni ekonomski modeli skoraj vedno združujejo elemente teoretične in empirične verjetnosti.