Вероятностное пространство

Материал из MachineLearning.

Версия от 14:05, 2 ноября 2009; Pavel Vilenkin (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Вероятностное пространство - это математическая модель случайного эксперимента (опыта) в аксиоматике А.Н. Колмогорова. Вероятностное пространство содержит в себе всю информацию о свойствах случайного эксперимента, необходимую для его математического анализа средствами теории вероятностей. Любая задача теории вероятностей решается в рамках некоторого вероятностного пространства, полностью заданного изначально. Задачи, в которых вероятностное пространство задано не полностью, а недостающую информацию следует получить по результатам наблюдений, относятся к области математической статистики.

Определение

Вероятностное пространство - это тройка (\Omega,\mathcal{F},P), где:

  • \Omega - это множество объектов \omega\in\Omega, называемых элементарными исходами эксперимента. На это множество не накладывается никаких условий, оно может быть совершенно произвольным. При задании вероятностной модели для конкретного случайного эксперимента множество \Omega необходимо определять таким образом, чтобы в любой реализации опыта происходил один и только один элементарный исход. Элементарный исход содержит в себе всю возможную информацию о результате случайного опыта. С формальной математической точки зрения "произвести случайный опыт" означает в точности указать один элементарный исход \omega, который произошел в данной реализации опыта.
  • \mathcal{F} - это некоторая зафиксированная система подмножеств B\subset\Omega, которые будут называться (случайными) событиями. Если элементарный исход, произошедший в результате реализации случайного опыта, входит в событие B, то говорят, что в данной реализации событие B произошло, иначе говорят, что событие не произошло. Совокупность событий \mathcal{F} должна быть сигма-алгеброй, т.е. удовлетворять следующим свойствам:
    • Пустое множество \emptyset должно быть событием, т.е. принадлежать \mathcal{F}. Это событие, которое существует в любом вероятностном пространстве, называется невозможным, поскольку оно никогда не происходит.
    • Все множество \Omega также должно быть событием: \Omega\in\mathcal{F}. Это событие называется достоверным, так как происходит при любой реализации случайного опыта.
    • Совокупность событий \mathcal{F} должна образовывать алгебру, т.е. быть замкнутой относительно основных теоретико-множественных операций, выполняемых над конечным числом событий. Если A\in\mathcal{F} и B\in\mathcal{F}, тогда должно быть A\cup B\in\mathcal{F}, A\cap B\in\mathcal{F}, \overline{A}\in\mathcal{F}. Операции над событиями имеют очевидный содержательный смысл.
    • В дополнение к указанным свойствам, система \mathcal{F} должна быть замкнута относительно операций над событиями, выполняемых в счетном числе (свойство сигма-алгебры). Если \{B_i\}_{i=1}^\infty\subset\mathcal{F}, тогда должно быть \bigcup_{i=1}^\infty B_i\in\mathcal{F} и \bigcap_{i=1}^\infty B_i\in\mathcal{F}.
  • P - это числовая функция, которая определена на \mathcal{F} и ставит в соответствие каждому событию B\in\mathcal{F} число P(B), которое называется вероятностью события B. Эта функция должна быть конечной сигма-аддитивной мерой, равной 1 на всем пространстве, т.е. обладать свойствами:
    • 0\le P(B)\le 1 для любого B\in \mathcal{F}
    • P(\emptyset)=0, P(\Omega)=1
    • Если A\in\mathcal{F} и B\in\mathcal{F} - события, причем A\cap B=\emptyset, тогда P(A\cup B)=P(A)+P(B) (свойство аддитивности).
    • Если \{B_i\}_{i=1}^\infty\subset\mathcal{F}, причем Если B_i\cap B_j=\emptyset для любых Если i\ne j, тогда должно быть P\left(\bigcup_{i=1}^\infty B_i\right)=\sum_{i=1}^\infty P(B_i) (свойство сигма-аддитивности).
Личные инструменты