Для связи в whatsapp +905441085890

Вероятностное пространство с примерами решения и образцами выполнения

Взяв практически любую статью по теории вероятностей, мы увидим, что либо она начинается словами: «Пусть Вероятностное пространствовероятностное пространство», либо в одной из первых же фраз написано: «где Вероятностное пространство — вероятностное пространство». Иногда добавляется: Вероятностное пространство — пространство элементарных исходов, Вероятностное пространствоВероятностное пространство-алгебра (сигма-алгебра) событий, Вероятностное пространство — вероятностная мера (или вероятность)». Естественно, у неискушенного читателя пропадает всякое желание читать эту статью дальше. Однако понятие вероятностного пространства является весьма естественным математическим обобщением хорошо известных физических понятий: исход опыта, случайное событие, вероятность события. В настоящей главе мы попытаемся, насколько это возможно, дать читателю, знакомому только с основами высшей математики, разъяснение этого основополагающего для теории вероятностей понятия.

Пространство элементарных исходов

Рассмотрим простейший вариант случайного испытания — подбрасывание монеты. Если отвлечься от чисто гипотетических возможностей — падения монеты на ребро или вообще исчезновения монеты, то возможны только два исхода: выпадение «герба» и выпадение «цифры». Эти два исхода в рамках данного опыта уже нельзя разбить на более мелкие составляющие, т.е. они являются в некотором роде «элементарными». При бросании игральной кости такими неделимыми исходами являются: выпадение одного очка, выпадение двух очков, …, выпадение шести очков. Значит, мы имеем уже 6 элементарных исходов. Более сложный пример получим, если рассмотрим падение идеальной (т. е. не имеющей размера) частицы на плоскость. Тогда результат испытания представляет собой попадание частицы в определенную точку плоскости и его можно отождествить с двумерным вектором в некоторой системе координат на плоскости.

Аналогично, если проанализировать любое испытание со случайным исходом, можно заметить, что его результат представляет собой один из множества допустимых исходов. Поскольку в математике принято абстрагироваться от несущественных деталей, то всегда можно рассматривать все возможные в данном опыте исходы как некоторое множество Вероятностное пространство которое и носит название пространства элементарных исходов или пространства элементарных событий. Сами элементарные исходы будем обозначать строчной буквой Вероятностное пространствоснабжая ее при необходимости индексами.

Пример:

При подбрасывании монеты пространство элементарных исходов Вероятностное пространство состоит всего из 2 исходов: Вероятностное пространство— выпадение «герба» и Вероятностное пространство— выпадение «цифры».

Пример:

При бросании игральной кости возможны 6 элементарных исходов: Вероятностное пространство— выпадение одного очка, Вероятностное пространство — выпадение 2 очков…..Вероятностное пространство — выпадение 6 очков.

Пример:

При подбрасывании двух монет пространство элементарных исходов Вероятностное пространство содержит уже 4 исхода. Перечислим их: Вероятностное пространство — пара «герб»-«герб», Вероятностное пространство — «герб»-«цифра», Вероятностное пространство — «цифра»-«герб», Вероятностное пространство— «цифра»-«цифра». При подбрасывании трех монет возможны 8 элементарных исходов типа «герб»-«цифра»-«герб» и т.д.

Пример:

При определении времени жизни элементарной частицы пространство элементарных исходов Вероятностное пространство представляет собой полупрямую Вероятностное пространство

Следует отметить, что в практических исследованиях существует определенный произвол в описании пространства элементарных исходов Вероятностное пространство Так, однократное подбрасывание монеты (пример 1) можно рассматривать как часть более сложного опыта, заключающегося в подбрасывании двух или более монет (пример 3). При определении времени жизни частицы (пример 4) можно также рассматривать типы получившихся после распада частиц и т. д. Очевидно, при решении практических задач разумно выбирать всегда наиболее простой вариант пространства элементарных исходов, необходимый для решения стоящей перед исследователем задачи.

События, действия над ними

Понятие «событие» лингвистически отличается от понятия «элементарное событие» только отсутствием прилагательного «элементарное». Естественно поэтому определить событие так же, как исход испытания, но только не обязательно неделимый.

Пример:

При бросании игральной кости (см. пример 2) событиями являются: выпадение четного числа очков (это событие происходит тогда и только тогда, когда появляется один из элементарных исходов Вероятностное пространство выпадение нечетного числа очков (элементарные исходы Вероятностное пространство выпадение не менее двух очков (элементарные исходы Вероятностное пространство и т. д.

Пример:

При подбрасывании двух монет примерами событий будут: падение обеих монет на одну и ту же сторону (появлению этого события благоприятствуют элементарные исходы Вероятностное пространство из примера 3); падение монет на разные стороны (элементарные исходы Вероятностное пространство выпадение, по крайней мере, одного «герба» (элементарные исходы Вероятностное пространство и т. п.

Пример:

При определении времени безотказной работы электрической лампочки можно привести следующие примеры событий: безотказная работа лампочки до момента Т; отказ лампочки до момента Т; отказ лампочки между моментами Вероятностное пространство и т. д. Здесь так же, как и в примере 4, пространство элементарных исходов Вероятностное пространство представляет собой полупрямую Вероятностное пространство Тогда первому событию соответствует множество точек на полупрямой Вероятностное пространство второму — на интервале Вероятностное пространство третьему — на интервале Вероятностное пространство

Вспоминая, что в результате опыта может произойти один и только один элементарный исход Вероятностное пространство из пространства элементарных исходов Вероятностное пространство мы приходим к теоретико-множественному определению события как произвольного набора элементарных исходов или, иными словами, произвольного подмножества множества элементарных исходов Вероятностное пространство События будем обозначать прописными латинскими буквами, снабженными при необходимости индексами: Вероятностное пространство и т.д.

Заметим, что приведенное выше определение события не всегда позволяет построить логически безупречную аксиоматику теории вероятностей. Поэтому в следующем параграфе мы уточним понятие «событие». Сейчас же наша цель состоит в описании теоретико-множественных операций над событиями, и нам удобно отказаться от несущественных пока деталей.

Часто бывает полезным наглядное представление событий в виде так называемой диаграммы Эйлера-Венна. Будем изображать все пространство элементарных исходов прямоугольником (рис.1). Тогда каждый элементарный исход Вероятностное пространство соответствует точке внутри прямоугольника, а каждое событие А отождествимо с некоторой областью.

Само пространство элементарных исходов Вероятностное пространство представляет собой событие, состоящее из всех возможных исходов, т. е. происходящее всегда (при любом элементарном исходе Вероятностное пространство), и носит название достоверного события. Таким образом, пространство элементарных исходов выступает в двух качествах: в качестве собственно множества всех элементарных исходов и в качестве достоверного события.

Для дальнейшего нам удобно ввести еще одно событие Вероятностное пространство называемое невозможным. Невозможное событие не происходит никогда, т.е. не содержит ни одного элементарного исхода.

Пример:

При бросании игральной кости событие «выпадение не менее одного очка» является достоверным Вероятностное пространство событие «выпадение более 6 очков» — невозможным Вероятностное пространство

Над событиями как над подмножествами фиксированного множества можно производить действия, которые мы сейчас опишем.

Пересечением (произведением) двух событий А и В называется событие С, происходящее тогда и только тогда, когда наступают одновременно оба события А и В, или, иными словами, состоящее из тех элементарных исходов, которые принадлежат и А, и В (рис. 2).

Вероятностное пространство

Пересечение событий А и В записывается следующим образом:

Вероятностное пространство

или

Вероятностное пространство

Аналогично определяется пересечение трех и более событий.

Пример:

Событие А — при подбрасывании двух монет падение их одной стороной, событие В — выпадение хотя бы одного «герба». Пересечением событий А и В является событие С, состоящее в выпадении двух «гербов».

Пример:

Событие А — выпадение четного числа очков при бросании игральной кости, событие В — выпадение не менее 3 очков. Пересечение А ий — событие С, состоящее в выпадении 4 или 6 очков. □

События А и В называются непересекающимися или несовместными, если их пересечение является невозможным событием, т.е. Вероятностное пространство (рис.3).

Для трех и более событий понятие несовместности можно определить разными способами. Мы будем, в основном, пользоваться следующим понятием несовместности n событий, которое также называется попарной несовместностью событий: события Вероятностное пространство называются (попарно) несовместными, или (попарно) непересекающимися, если Вероятностное пространство для любых Вероятностное пространство при Вероятностное пространство

Пример:

Событие А — выпадение четного числа очков при бросании игральной кости, событие В — выпадение нечетного числа очков. События А и В несовместны.

Нетрудно видеть, что справедливы следующие простейшие формулы для пересечения двух событий, одно из которых достоверно или невозможно:

Вероятностное пространство

Объединением (суммой) двух событий А и В называется событие С, происходящее тогда и только тогда, когда наступает хотя бы одно из событий А или В, т. е. состоящее из тех элементарных исходов, которые принадлежат хотя бы одному из множеств А или В (рис.4).

Вероятностное пространство

Для объединения событий А и В применяется запись

Вероятностное пространство

Пример:

Событие А — выпадение 1 или 3 очков при бросании игральной кости, событие В — выпадение 3 или 5 очков. Объединением событий А и В является событие С, состоящее в выпадении нечетного числа очков.

Для объединения двух событий, одно из которых достоверно или невозможно, имеют место следующие формулы:

Вероятностное пространство

В том случае, когда события А и В несовместны, наряду со знаком Вероятностное пространстводля их объединения употребляют знак «+». Обычно знак «+» применяют тогда, когда заведомо известно, что А и В несовместны, и это особо хотят подчеркнуть. В частности, поскольку невозможное событие несовместно с любым событием А, то

Вероятностное пространство

Аналогично определяется объединение трех и более событий. При этом знак «+» используется в случае попарной несовместности входящих в объединение событий.

Разностью двух событий А и В называется событие С, происходящее тогда и только тогда, когда происходит событие А, но не происходит событие В, т. е. состоящее из тех элементарных исходов, которые принадлежат ,4, но не принадлежат В (рис.5).

Вероятностное пространство

Разность событий А и В записывается в виде

Вероятностное пространство

Пример:

Событие А — выпадение хотя бы одного «герба» при подбрасывании двух монет, событие В — падение обеих монет одной стороной. Разность С событий А к В представляет собой событие, заключающееся в выпадении ровно одного «герба».

Справедливы следующие формулы для разности двух событий, одно из которых достоверно или невозможно:

Вероятностное пространство

Кроме того, если А и В несовместны Вероятностное пространство

Симметрической разностью двух событий А и В (обозначается знаком Вероятностное пространство или Вероятностное пространство называется событие С, представляющее собой объединение событий Вероятностное пространство

Вероятностное пространство

Поскольку события Вероятностное пространство несовместны (рис. 6), симметрическую разность можно записать также в виде

Вероятностное пространство

Нетрудно заметить, что симметрическая разность есть объединение событий а и в без их общей части:

Вероятностное пространство

Пример:

Событие А — выпадение не менее 2 очков при бросании игральной кости, событие в — выпадение не более 4 очков. Симметрической разностью событий а и в является событие С, заключающееся в выпадении 1, 5 или 6 очков.

Вероятностное пространство

Если А и В несовместны, то

Вероятностное пространство

Дополнением события А (обычно обозначается Вероятностное пространство называется событие, происходящее тогда и только тогда, когда не происходит событие А (рис. 7), или, иными словами,

Вероятностное пространство

Пример:

Событие А — выпадение четного числа очков при бросании игральной кости. Дополнительное событие Вероятностное пространство — выпадение нечетного числа очков.

Справедливы формулы:

Вероятностное пространство

Если некоторое событие записано в виде нескольких действий над различными событиями, то сначала вычисляются дополнения, затем выполняются умножения и, наконец, сложения и вычитания событий. Так, формула

Вероятностное пространство

эквивалентна формуле

Вероятностное пространство

Пользуясь диаграммой Эйлера-Венна, нетрудно показать справедливость следующих формул (формулы де Моргана):

Вероятностное пространство

Формулы де Моргана элементарно переносятся на произвольное число событий. В частности, для n событий Вероятностное пространство они имеют вид:

Вероятностное пространство

Следует отметить, что все действия над событиями можно получить с помощью только двух действий — объединения и дополнения (или пересечения и дополнения). Основанием для этого утверждения служат формулы де Моргана, а также соотношение

Вероятностное пространство

Кроме вышеперечисленных действий над событиями нам в дальнейшем понадобится понятие включения. Событие А принадлежит (содержится в, включается в) событию В (записывается Вероятностное пространство если появление события А обязательно влечет за собой наступление события В (рис.8) или, иными словами, каждый элементарный исход Вероятностное пространство принадлежащий А, обязательно принадлежит и В. Ясно, что включение Вероятностное пространство эквивалентно выполнению равенства Вероятностное пространство

Используют и обратное понятие: событие В содержит (включает) событие Вероятностное пространство если Вероятностное пространство

Пример:

Событие А — выпадение четного числа очков при бросании игральной кости, событие В — выпадение не менее 2 очков. Событие А принадлежит событию В, поскольку если выпало четное число очков (2, 4 или 6), то обязательно выпало не менее 2 очков.

Следующие включения очевидны:

Вероятностное пространство

Кроме того, если Вероятностное пространство то

Вероятностное пространство

Алгебра событий

Вероятностное пространство-алгебра событий

Итак, мы назвали событием произвольное подмножество пространства элементарных исходов Вероятностное пространство Такое определение прекрасно работает, когда Вероятностное пространство конечно или даже счетно (т.е. его можно пересчитать с помощью чисел натурального ряда). Однако если Вероятностное пространство более чем счетно,

то, вообще говоря, мы уже не сможем построить логически непротиворечивую теорию, называя событием произвольное подмножество Вероятностное пространство Причина этого заключается в существовании так называемых неизмеримых множеств, что в свою очередь кроется в топологической структуре классических рассматриваемых пространств (прямой, плоскости, трехмерного пространства и т.д.). Поэтому приходится отказаться от, казалось бы, естественного желания назвать событием любое подмножество пространства элементарных исходов Вероятностное пространство и выделить среди всех подмножеств некоторый класс подмножеств Вероятностное пространство Именно только подмножества из выделенного класса Вероятностное пространство и будут называться событиями. Интуитивно ясно, что описанные в предыдущем пункте теоретико-множественные операции над событиями не должны приводить к подмножествам, не являющимся событиями.

С точки зрения повседневной практики подмножества пространства элементарных исходов Вероятностное пространство не являющиеся событиями, представляют собой чистую математическую абстракцию и в реальной жизни никогда не встречаются. Даже само доказательство их существования представляет весьма сложную задачу. Поэтому читателю, не желающему вдаваться в математические тонкости, мы рекомендуем пропустить параграф, посвященный Вероятностное пространство-алгебре событий, и в дальнейшем под событием понимать произвольное подмножество элементарных исходов Вероятностное пространство а под Вероятностное пространство-алгеброй — систему всех этих подмножеств. Любознательному читателю мы предоставляем возможность познакомиться со строгим определением последнего понятия, излагаемым ниже.

Алгеброй событий Вероятностное пространство назовем непустую систему подмножеств Вероятностное пространствоудовлетворяющую следующим аксиомам:

Вероятностное пространство Если подмножество А принадлежит Вероятностное пространство (является событием), то дополнение Вероятностное пространство также принадлежит Вероятностное пространство (является событием).

Вероятностное пространство Если подмножества А и В принадлежат Вероятностное пространство (являются событиями), то и объединение Вероятностное пространство принадлежит Вероятностное пространство (является событием).

Как мы знаем, любую из рассмотренных нами операций над подмножествами можно получить с помощью только двух операций: дополнения и объединения. Поэтому пересечение и разность двух событий также будут событиями. Поскольку Вероятностное пространство то все пространство элементарных исходов Вероятностное пространство и пустое подмножество Вероятностное пространство обязательно являются событиями в любой алгебре событий. Очевидно также, что объединение и пересечение любого конечного числа событий снова будет событием. Иными словами, алгебру событий Вероятностное пространство можно определить как систему подмножеств пространства элементарных исходов Вероятностное пространство замкнутую Вероятностное пространство относительно конечного числа теоретико-множественных операций.

Однако понятие алгебры событий также оказывается недостаточным для аксиоматического построения теории вероятностей в том случае, когда пространство элементарных исходов Вероятностное пространство не является конечным. Интересы общей теории меры требуют, чтобы аксиома А2 была заменена на более сильную, и мы приходим к новому определению:

Вероятностное пространство-алгеброй событий Вероятностное пространство назовем систему подмножеств из Вероятностное пространствоудовлетворяющую аксиоме А1 и аксиоме

2′. Если подмножества Вероятностное пространство принадлежат Вероятностное пространство (являются событиями), то и их (счетное) объединение Вероятностное пространство также принадлежит Вероятностное пространство (является событием).

Основываясь на формулах де Моргана, нетрудно показать, что пересечение счетного числа событий снова будет событием. Таким образом, Вероятностное пространство-алгебру событий Вероятностное пространство можно определить как систему подмножеств пространства элементарных исходов Вероятностное пространство замкнутую относительно счетного числа теоретико-множественных операций.

.Любая Вероятностное пространство-алгебра событий является одновременно и алгеброй событий. Обратное, вообще говоря, не верно, т.е. существуют алгебры событий, не являющиеся Вероятностное пространство-алгебрами. Однако если пространство элементарных исходов Вероятностное пространство конечно, то любая алгебра событий будет также и Вероятностное пространство-алгеброй событий, т.е. в этом случае понятия алгебры событий и Вероятностное пространство-алгебры событий эквивалентны.

Вероятностное пространство-алгебра событий является второй компонентой вероятностного пространства Вероятностное пространство

Пример:

Для любого пространства элементарных исходов Вероятностное пространствосодержащего хотя бы один исход, семейство подмножеств, состоящее всего из двух подмножеств Вероятностное пространство является Вероятностное пространство-алгеброй. Ясно, однако, что на такой ст-алгебре, состоящей всего из достоверного и невозможного событий, сколь-нибудь содержательную теорию построить невозможно, и мы ее в дальнейшем рассматривать не будем.

Пример 18. Пусть пространство элементарных исходов Вероятностное пространство содержит по крайней мере два исхода. Возьмем в Вероятностное пространство некоторое подмножество А, отличное от Вероятностное пространство Тогда система из четырех подмножеств Вероятностное пространство будет являться Вероятностное пространство-алгеброй Вероятностное пространство Поскольку в дальнейшем мы будем рассматривать только события, а других событий, кроме перечисленных четырех, Вероятностное пространство-алгебра Вероятностное пространство не содержит, то естественно отождествить ее с Вероятностное пространство-алгеброй, определенной на пространстве элементарных исходов Вероятностное пространство состоящем всего из двух элементарных исходов: Вероятностное пространство и содержащей подмножества Вероятностное пространство Здесь мы имеем дело с тем принципом упрощения пространства элементарных исходов, о котором говорилось в параграфе 1.

В качестве иллюстрации рассмотрим время работы электрической лампочки. Первоначально пространство элементарных исходов представляет собой полупрямую Вероятностное пространство Однако если наблюдателю доступна только информация, произошел отказ за фиксированное время Т (событие A) или нет (событие Вероятностное пространство то он фактически имеет дело с двумя элементарными исходами: Вероятностное пространство и Вероятностное пространство соответствующая Вероятностное пространство-алгебра состоит из четырех событий, описанных выше. В этом случае наблюдение за работой электрической лампочки с точки зрения числа возможных элементарных исходов ничем не отличается от наблюдения за подбрасыванием монеты.

Пример:

Пусть пространство элементарных исходов Вероятностное пространство содержит конечное Вероятностное пространство или счетное Вероятностное пространство число исходов. Такое пространство называется дискретным. В качестве Вероятностное пространство-алгебры Вероятностное пространство возьмем систему всех подмножеств. Именно эту Вероятностное пространство-алгебру мы всегда будем рассматривать в дальнейшем в случае дискретного пространства элементарных исходов. Нетрудно видеть, что любое событие А можно отождествить с последовательностью из 0 и 1, причем 0 на Вероятностное пространство месте означает, что элементарный исход Вероятностное пространство не принадлежит событию А. В частности, невозможному событию Вероятностное пространство соответствует последовательность 0,0…..а достоверному Вероятностное пространство Ясно, что если число исходов n конечно, то Вероятностное пространство-алгебра Вероятностное пространство содержит Вероятностное пространство событий (на каждом из n мест последовательности может стоять одно из двух чисел: 0 или 1).

В случае дискретного Вероятностное пространство Вероятностное пространство-алгебру Вероятностное пространство можно определить исходя и из других предпосылок. Для этого достаточно объявить событиями все элементарные исходы Вероятностное пространство Поскольку в случае дискретного Вероятностное пространство любое его подмножество будет содержать не более счетного числа элементарных исходов, то в соответствии с аксиомой Вероятностное пространство оно обязательно будет событием. Таким образом, Вероятностное пространство-алгебру Вероятностное пространство можно трактовать как Вероятностное пространство-алгебру, порожденную всеми элементарными исходами.

В частности, в случае конечного Вероятностное пространство Вероятностное пространство-алгебра Вероятностное пространство порождается конечным числом элементарных исходов и поэтому совпадает с алгеброй Вероятностное пространство порожденной всеми элементарными исходами Вероятностное пространствоОднако в случае счетного Вероятностное пространство алгебра Вероятностное пространство порожденная всеми элементарными исходами Вероятностное пространство, уже не будет совпадать с Вероятностное пространство-алгеброй Вероятностное пространство поскольку она будет содержать только подмножества, состоящие из конечного числа элементарных исходов (как объединения событий в соответствии с аксиомой А2) или подмножества, состоящие из всех элементарных исходов за исключением их конечного числа (как дополнения к подмножествам первого типа в соответствии с аксиомой А1).

Пример:

Пусть пространство элементарных исходов Вероятностное пространство представляет собой прямую Вероятностное пространство И здесь система всех подмножеств будет представлять собой Вероятностное пространство-алгебру. Однако оказывается, что такая «максимальная» Вероятностное пространство-алгебра в наиболее интересных случаях представляет собой негодный объект для дальнейших исследований. Дело в том, что введение понятия Вероятностное пространство-алгебры является вспомогательным процессом, необходимым для дальнейшего определения собственно вероятности, и, если бы только было возможно, никто не стал бы «городить огород» ради, разве что, красивого названия.

О невозможности использования «максимальной» Вероятностное пространство -алгебры мы еще скажем несколько слов, когда будем рассматривать геометрическую вероятность. Сейчас попробуем построить другую Вероятностное пространство-алгебру, опираясь на более умеренные запросы. Итак, что бы мы хотели от Вероятностное пространство-алгебры на прямой? Разумеется, основное требование к ней заключается в том, чтобы ей принадлежали всевозможные интервалы Вероятностное пространство Минимальная Вероятностное пространство-алгебра, удовлетворяющая этому требованию, носит название борелевской Вероятностное пространствоалгебры и является тем объектом, на котором без всяких логических противоречий можно построить математически строгую теорию.

Все сказанное относительно прямой в полной мере относится и к пространствам элементарных исходов, представляющим собой плоскость, трехмерное пространство и пространства более высоких размерностей, а также их невырожденные части (отрезки, многоугольники, круги, шары и т.д.). В теории вероятностей такие пространства элементарных исходов называются непрерывными. □

Определение вероятности

Приступим теперь к аксиоматическому определению последней составляющей вероятностного пространства Вероятностное пространство — вероятности или, как иногда говорят, вероятностной меры Р.

Предположим сначала, что пространство элементарных исходов конечно. Пусть каждому событию А ( т.е. подмножеству А пространства элементарных исходов Вероятностное пространство принадлежащему Вероятностное пространство-алгебре Вероятностное пространство поставлено в соответствие число Р(A). Числовая функция Р(A) (заданная на Вероятностное пространство-алгебре Вероятностное пространство) называется вероятностью, если она удовлетворяет следующим аксиомам:

Вероятностное пространство (аксиома неотрицательности );

Вероятностное пространство (аксиома нормированности);

Вероятностное пространство (аксиома сложения), если Вероятностное пространство и Вероятностное пространство

Как говорилось во введении, аксиомы вероятности представляют собой не что иное, как математическое отражение основных свойств частоты.

Из аксиом Р1-РЗ можно вывести ряд очевидных свойств вероятности.

Поскольку Вероятностное пространство то по аксиоме сложения Вероятностное пространство или, с учетом аксиомы нормированности,

Вероятностное пространство (вероятность дополнительного события).

Далее, поскольку Вероятностное пространство то из аксиомы сложения имеем

Вероятностное пространство (вероятность невозможного события).

Пусть Вероятностное пространство Тогда Вероятностное пространство по аксиоме сложения Вероятностное пространство и из аксиомы неотрицательности получаем

Вероятностное пространство («большему» событию соответствует большая вероятность).

В частности, так как всегда Вероятностное пространство то, с учетом аксиомы неотрицательности,

Вероятностное пространство (вероятность заключена между 0 и 1).

Наконец, поскольку Вероятностное пространство то из аксиомы сложения находим: Вероятностное пространствоВероятностное пространство Следовательно,

Вероятностное пространство (вероятность объединения двух событий).

Последнее свойство допускает очевидное, но весьма полезное обобщение на случай произвольного числа слагаемых

Вероятностное пространство

Свойство 6 доказывается индукцией по n. Так, для трех событий А, В и С

Вероятностное пространство

Из свойств 6 и 2 имеем для любого числа n (попарно) непересекающихся событий Вероятностное пространство

Вероятностное пространство

В случае, когда Вероятностное пространство содержит конечное число n элементарных исходов, вероятность можно определить конструктивно.

Действительно, с одной стороны, пусть на пространстве элементарных исходов Вероятностное пространство задана некоторая вероятность Вероятностное пространство Обозначим через Вероятностное пространство вероятности элементарных исходов Вероятностное пространство Тогда по аксиоме сложения РЗ вероятность любого события А определяется формулой Вероятностное пространство где суммирование ведется по всем индексам Вероятностное пространство соответствующим входящим в событие А элементарным исходам. В силу аксиом не отрицательности Р1 и нормированности Р2 числа Вероятностное пространство являются неотрицательными и удовлетворяют свойству Вероятностное пространство

С другой стороны, пусть Вероятностное пространство — любой набор неотрицательных чисел, таких, что Вероятностное пространство Поставим в соответствие каждому элементарному исходу Вероятностное пространство число Вероятностное пространство а любому событию А — число Вероятностное пространство где суммирование ведется по всем индексам Вероятностное пространство соответствующим входящим в событие А элементарным исходам. Очевидно, достоверному событию Вероятностное пространство мы должны сопоставить число Вероятностное пространство Нетрудно видеть, что определенная таким образом функция Р(А) удовлетворяет аксиомам Р1-РЗ, т.е. является вероятностью.

Итак, существует взаимно однозначное соответствие между всеми вероятностями Р(А) на Вероятностное пространство наборами Вероятностное пространство неотрицательных чисел, удовлетворяющими условию Вероятностное пространство

В частности, мы можем всем элементарным исходам Вероятностное пространство приписать одну и ту же вероятность Вероятностное пространство В этом случае реализуется так называемый принцип классической вероятности, о котором мы подробно поговорим в следующей главе.

В случае произвольного (не обязательно конечного) пространства элементарных исходов Вероятностное пространство аксиому РЗ необходимо заменить более сильной расширенной аксиомой сложения

Вероятностное пространство

справедливой для счетного числа попарно несовместных событий.

Именно аксиомы Вероятностное пространство и определяют аксиоматическое понятие вероятности.

Очевидно, что свойства вероятности 1-7 сохраняются и в этом случае.

Пример:

Пусть Вероятностное пространство состоит из счетного числа элементарных исходов Вероятностное пространство И в этом случае любую вероятностную меру Р(А) можно получить, задав вероятности Вероятностное пространство элементарных исходов, причем последовательность Вероятностное пространстводолжна удовлетворять только условиям неотрицательности Вероятностное пространство и нормированности Вероятностное пространство По-прежнему вероятность любого события А определяется как сумма Вероятностное пространство вероятностей всех входящих в А элементарных исходов Вероятностное пространство однако если событие А содержит бесконечное число элементарных исходов, то и сумма будет бесконечной.

Пример:

Пусть пространство элементарных исходов Вероятностное пространство представляет собой прямую Вероятностное пространство с борелевской Вероятностное пространство-алгеброй на нем (см. пример 20). Теперь уже в наиболее интересных случаях мы не можем приписать каждому элементарному исходу Вероятностное пространство иной вероятности, кроме Вероятностное пространство и, следовательно, определить вероятность любого события на основе вероятностей входящих в него элементарных исходов. Тем не менее и сейчас вероятность можно задать конструктивно.

Для того чтобы показать это, предположим сначала, что она каким-то образом уже задана для всех событий (элементов борелевской Вероятностное пространство-алгебры), и рассмотрим функцию Вероятностное пространство равную вероятности события Вероятностное пространство состоящего из всех точек полупрямой Вероятностное пространство Как вероятность функция F(x) обязана обладать определенными свойствами, которые мы сейчас опишем.

Во-первых, значения функции F(x) как вероятности должны лежать между 0 и 1.

Во-вторых, так как для любых Вероятностное пространство событие Вероятностное пространство содержится в событии Вероятностное пространство Иными словами, F(x) — неубывающая функция аргумента х.

В-третьих, поскольку событие Вероятностное пространство невозможно, а событие Вероятностное пространство достоверно, то Вероятностное пространство

Наконец, так как событие Вероятностное пространство представляет собой объединение счетного числа событий Вероятностное пространство то из расширенной аксиомы сложения и монотонности F(x) можно вывести (см. параграф 2 гл. 5), что F(x) — непрерывная слева функция.

Зная функцию F(a-), можно определить вероятности любых других событий. В частности, вероятность события Вероятностное пространство определяется формулой Вероятностное пространство

Таким образом, любая вероятность на прямой полностью определяется своей функцией F(x), которая удовлетворяет перечисленным выше свойствам.

Справедливо и обратное. Любая неубывающая непрерывная слева функция F(x), удовлетворяющая условиям Вероятностное пространство задает некоторую вероятность на прямой Вероятностное пространство Действительно, достаточно сопоставить каждому событию Вероятностное пространство число Вероятностное пространство а событию Вероятностное пространство — число Вероятностное пространство Можно показать, что определенная таким образом для всех событий Вероятностное пространство числовая функция Р(А) будет удовлетворять трем аксиомам вероятности. Для любых других событий, составляющих борелевскую Вероятностное пространство-алгебру на прямой, вероятность определяется единственным образом с помощью так называемой теоремы о продолжении меры.

Вероятное пространство

Вероятное пространство
Вероятное пространство
Вероятное пространство
Вероятное пространство

Смотрите также:

Предмет теория вероятностей и математическая статистика

Предмет теории вероятностей Конечное вероятностное пространство. Классическое определение вероятности
События Геометрические вероятности

Решение заданий и задач по предметам:

Дополнительные лекции по теории вероятностей:

  1. Случайные события и их вероятности
  2. Случайные величины
  3. Функции случайных величин
  4. Числовые характеристики случайных величин
  5. Законы больших чисел
  6. Статистические оценки
  7. Статистическая проверка гипотез
  8. Статистическое исследование зависимостей
  9. Теории игр
  10. Вероятность события
  11. Теорема умножения вероятностей
  12. Формула полной вероятности
  13. Теорема о повторении опытов
  14. Нормальный закон распределения
  15. Определение законов распределения случайных величин на основе опытных данных
  16. Системы случайных величин
  17. Нормальный закон распределения для системы случайных величин
  18. Классическое определение вероятности
  19. Геометрическая вероятность
  20. Условная вероятность
  21. Схема Бернулли
  22. Многомерные случайные величины
  23. Предельные теоремы теории вероятностей
  24. Оценки неизвестных параметров
  25. Генеральная совокупность