概率论与测度论1.5

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高等教育:概率论基础ch1.5

高等教育:概率论基础ch1.5

三、概率的公理化定义
在公理化结构中,概率是针对事件定义的,即
对应于事件域F中的每一个元素A有一个实数P(A)与
之对应。
集合函数:从集合到实数的映射。 概率是定义在事件域F 上的集合函数。
在公理化结构中,只规定概率应满足的性质, 而不具体给出它的计算公式或计算方法。
2019/12/17
数科院
Ch1.5-11
=
lim P(
n
i =1
Ai )
n
记Sn = Ai ,则Sn F , n = 1, 2, ,且Sn Sn+1,即Sn是F i=1
中一个单调不减的集序列,这时上式可一写成
lim
n
P(Sn
)
=
P(lim n
Sn
)
2019/12/17
数科院
Ch1.5-27
下连续的定义
对于F 上的集合函数P,若它对F 中任何一个单
调不减的集序集{Sn}都有
lim
n
P(Sn
)
=
P(lim n
Sn
)成
立,则称集函数P是下连续的.
因此我们有:
2019/12/17
有限可加性 下连续性
数科院
可列可加性

Ch1.5-28
定理 若P 是F上满足P()=1的非负集合函数,
则它具有可列可加性的充要条件是 (i) 它是有限可加的 (ii)它是下连续的
•样本点:随机试验的可能结果,用表示; 可以看成是抽象的点
•样本空间:试验的所有可能结果组成的集合,即
样本点的全体,记作 •事件: 样本空间的一个子集,常用大写字母A、
B、C 等表示;事件A发生当且仅当A所包含

概率论与数理统计 1.5

概率论与数理统计 1.5
P ( A B1 ) 1, P ( A B2 ) 0, P ( A B3 ) P ( A)
13
由全概公式
P ( A)
P(B )P( A B ) a
i 1 i i
3
2
2abP ( A)
所以
a2 P ( A) 1 2ab
类似问题: 反复掷一枚骰子,求3点在5点之
前出现的概率;反复掷两枚骰子,求点数之和为5
8
例2 为了解某支股票未来一定时期内价格的变化, 人们往往会去分析影响该股票价格的基本因素,比如利 率的变化。现假定经分析估计利率下调的概率为60%, 利率不变的概率为40%。根据经验分析,在利率下调的 情况下,该支股票价格上涨的概率为80%,而在利率不 变的情况下,该支股票价格上涨的概率为40%,求该支 股票价格将上涨的概率。 解 记A为事件“利率下调”, 为事件“利率不变 A ”, B为事件“股票价格上涨”,依题意有 P( A) 0.6 , P( A) 0.4 P( B A) 0.8, P( B A) 0.4
P ( Ak B ) P ( Ak ) P ( B Ak )
P( A )P(B
i 1 i
n

k 1, 2, , n
Ai )
21
例5 两台车床加工同样的零件,第一台出现废品的概率为 0.03,第二台出现废品的概率为0.02。加工出来的零件放 在一起,已知第二台加工的零件比第一台加工的零件多一 倍,从这些零件中任意取出一个零件,如果它是废品,问 它是哪一台车床加工的可能性大?
出现在点数之和为7之前的概率。
此类题目通常是以第一次试验的所有可能结果
作为完备事件组然后利用全概公式求解。
14
例 如果构成系统的每个元件能正常工作的概率 为 p(0 p 1) (称为元件的可靠性),假设各元 件能否正常工作是相互独立的,计算下列系统的可 靠性。

测度论

测度论

第一章 测度论在本章中,我们将回忆从测度论得出的一些定义和结论。

我们这里的目的是为那些之前还未了解这些概念的读者进行介绍,并对已了解的读者进行复习。

更难的证明,特别是那些对直接证明没太大帮助的,都隐藏在附录中。

在测量论有较强基础的读者可以跳过1.4、1.5和1.7节,这些在先前部分的附录已有。

1.1 概率空间在本书中,术语的定义被设置为粗体。

我们从最基本的数量开始。

概率空间是一个三维空间(,,)F P Ω,这里Ω是指“结果”的集合,F 是指“事件”集合,P 是指[0,1]F →一个指定事件概率的函数。

我们假设F 是一个-σσ-空间(或代数),即Ω的一个非空子集,满足以下性质:(ⅰ)如果A F ∈,则cA F ∈(ⅱ)如果i A F ∈是一个可数集序列,则i iA F ∈在这里,可数意味着有限或可数无限。

由于()c ci i iiA A = ,这表明σ-空间在可数交叉部分是封闭的。

我们忽略了过去定义的属性以使他更容易检查。

除去P ,(,)F Ω可被称为可测空间,即我们可以进行测量的空间。

测度是一个非负可数附加集合函数,那就是一个函数:F R μ→ 满足以下条件:(ⅰ),()()A F A μμφ∀∈≥(ⅱ)如果i A F ∈是一个可数序列互不相交的集合,则()()iiiiA A μμ=∑如果()1μΩ=,我们称μ是一个概率测度。

在这本书中,概率测度通常用P 表示。

接下来的结论给出一些测度的定义的结果,这些我们以后要用。

在所有的情况下,我们假设我们提的所有集合都在F 内。

定理1.1.1 设μ是一个定义在(,)F Ω上的测度,则 (ⅰ)单调性:若A B ⊂,则()()A B μμ≤(ⅱ)次可加性:若1mm A A∞=⊂,则1()()mm A A μμ∞=≤(ⅲ)左连续性:若12()i iiA A A A A A ↑⊂⊂= 即且,则()()iA A μμ↑(ⅳ)右连续性:若12()i iiA A A A A A ↓⊃⊃= 即且,且1()A μ<∞,则()()iA A μμ↓证明:(ⅰ)设cB A B A-=⋂是两个不同的集合,用+表示不相交的集合的和,()B A B A =+-,所以()()()()B A B A A μμμμ=+-≥(ⅱ)设''11,nn A A A B A=⋂=,且对1''11,()n cn nm m n B A A -=∀>=-因为n B 是互不相交的,是与A 互补的,我们已经使用了测度定义的条件(ⅰ)且m m B A ⊂,且由(ⅰ)知,11()()()m m m m A B A μμμ∞∞===≤∑∑(ⅲ)设1n n n B A A -=-,则n B 两两不相交,且1mm BA ∞== ,1nm n m B A == 所以11()()lim ()lim ()nm m n n n m m A B B A μμμμ∞→∞→∞=====∑∑(ⅳ)11n A A A A -↑-,所以由(ⅲ)知11()()n A A A A μμ-↑- 因为1A B ⊃,我们已知11()()()A B A B μμμ-=-,且得出()()n A A μμ↓最简单的情况,它应该和本科中所学的概率相似。

测度论与概率论第一章第一节基本概念(版本14.5.28)

测度论与概率论第一章第一节基本概念(版本14.5.28)
k =n ∞ n →∞ n =1 k = n



ω ∈ ∩∪ Ak
n =1 k = n ∞
, 对 ∀n 都 有 ω ∈

∪A
k =n
k
, 所 以 ∃n k (ω ) ≥ n , 使 ω ∈ Ank ω , 从 而 知
( )
ω ∈ lim An , ∩∪ Ak ⊂ lim An ,故 lim An = ∩∪ Ak 。
n →∞ n =1 k = n n →∞ n →∞ n =1 k = n


(2)任取 ω ∈ lim An ,由注 1.1.2 知,对 ∀n , ∃n k (ω ) ≥ n ,使 ω ∈ Ak , k ≥ n k (ω ) ≥ n ,
n →∞

ω∈


k = nk (ω )
Ak ⊂ (∩ Ak )∪ (∩ Ak )∪ ....∪ (
(E \ F ) ∪ (F \ E)
为 E 和 F 的对称差,记为 E ∆F 。 注 1.1.3 显然 E ∆F 是只属于 E 和只属于 F 的元素的集合。 注 1.1.4 对称差有如下常用的恒等式 (1) A ∩ B = (A ∪ B ) \(A∆B ) ; (2) A ∪ B = (A ∩ B ) ∆(A∆B ) ; (3) A ∩ B = ( A ∪ B ) ∆(A∆B ) ; (4)当 A ⊃ B 时, A \ B = A∆B . 练习 1.1.2 试证注 1.1.4 中的各等式。 注1.1.5(集合组的非相交化)设有一组集合 A1 , A2 , ⋯ , An 或 A1 , A2 , ⋯ , An , ⋯ , 它们是基本 集 X 的子集。所谓集合组的非相交化,就是指将 A1 , A2 , ⋯ , An 或 A1 , A2 , ⋯ , An , ⋯ , 变换成

概率论与数理统计1.5

概率论与数理统计1.5

(3) P ( A1 A2 A3 ) P ( A1 ) P ( A2 | A1 ) P ( A3 | A1 A2 ) 4 3 2 1 10 9 8 30
练习 某批产品中,甲厂生产的产品占60%,已 知甲厂的产品的次品率为10%,从这批产品中 随意的抽取一件,求该产品是甲厂生产的次品 的概率. 解:记A表示事件“甲厂生产的”, B表示事件“产品是次品”, 则 P(A)=60%, P(B A )=10%. 根据乘法公式,有
i
A2
B
An
A1
A3
P[( B Ai )] P ( B Ai )
i
P(Ai )P(B A i )
i
i
说明 (1)全概率公式的主要用途在于它可以将 一个复杂事件的概率计算问题,分解为若干个简 单事件的概率计算问题,最后应用概率的可加性 求出最终结果.
A2
B
An
A1
A3
(2)使用全概率公式的关键是找出与所求 事件B的发生相联系的完备事件组 A1 , A2 , An
1.5 条件概率与全概率公式
一、条件概率 二、乘法公式 三、全概率公式与贝叶斯公式
一、条件概率
1. 引入
称“已知事件B发生”的条件下,A发生的概率为 在B发生的条件下,A发生的条件概率。记作P( A B)
例1.5.1 全年级100名学生中,有男生60名,女生40名;来 自山东的20人,其中男生8人,女生12人.现在从名册中任 意抽取一位同学,试计算:
推广 设 A1 , A2 ,, An 为 n 个事件, n 2,
且 P ( A1 A2 An1 ) 0, 则有
P( A1A 2 A n ) P( A1 )P( A 2 A1 )P( A 3 A1A 2 ) P( A n A1A 2 A n 1 )

概率论与数理统计probability1.5

概率论与数理统计probability1.5
第五节
引例
事件的独立性
已知袋中有5只红球, 3只白球.从袋中有放回
地取球两次,每次取1球.设第i次取得白球为事件 Ai ( i=1, 2 ) .求 P(A2 ) , P(A2 | A1 ) ,P(A2 | A1 )
因为是有放回地取球,无论第一次取的是 红球还是白球,第二次都是在5红3白中取 一球,取到白球的概率都是3/8 ,也就是说
例2. 有一均匀的八面体, 各面涂有颜色如下
1 红 黑 黄 2 红 黑 3 红 黑 4 5 6 黑 黄 黄 黄 7 8 红
将八面体向上抛掷一次, 观察向下一面出现的颜色。 设A:出现红色; B:出现黑色; C:出现黄色,试判断
P(AB) P(A)P(B), P(AC) P(A)P(C), P(BC) P(B)P(C), P(ABC) P(A)P(B)P(C)
所以不可能事件 与任意随机事件A相互独立.
3)若随机事件 A 与 B 相互独立,则
A 与 B、A 与 B、A 与 B
也相互独立.
证明其一: A,B 相互独立 A,B 相互独立
证明 由于 AB A AB

AB A
(差事件的概率) P(AB) P(A AB) P(A) P(AB)
2)与两个随机事件相互独立类似:
如果 A1 , A2 , , An 这 n 个随机事件相互独立,则
Ai1 , Ai2 , Aim , Aim1 , , Ain 这n个随机事件也相互独立。
其中 i1 , i2 , in 是 1, 2, , n 的一个排列, 1 m n
注意:在
解: 显然 P(A) P(B) P(C) 4 1
8
2
1 P(ABC) 8

测度论和概率论的基本概念

测度论和概率论的基本概念

测度论和概率论的基本概念前述:统计学、概率论、机械制图是咱年青时的最爱,现在因记忆力问题几乎忘光了。

以前咱用机械制图法做股票大盘分析、在震幅榜和涨速榜中选黑马、研判股票价格与价值背离等。

如今只会做大盘分析(详见股市风云录2),其余的没能记下,这些都是咱费尽心血钻研出来的独门功夫,丢掉太可惜了,悲哀!本无意世间的是非恩怨,却不时受到伤害,这些都是磨咱的业,咱必须承担。

就从基本概念学起,但愿能找回从前并有所突破。

下面是从网络找到的基本概念:缠论解决了最根本的理论问题:唯一分解有了走势必完美,就可以把一切关于走势的理论包含其中,所以本ID的理论可以包含所有其他的理论并指出其不足的地方,就在于本ID的理论解决了最根本的理论问题:唯一分解。

当然,对于这个问题,如果有好的现代数学背景,理解得更深一点。

当然,如果不明白的,也无所谓,本ID已经把大的背景藏在后面,给出了浅的,谁都可以应用的操作方法,把那方法搞明白就可以。

本ID的理论给出的递归函数,完美地给出市场走势一个类似记数法一样的唯一分解,也就是说,本ID揭示了看似毫无规律的市场走势竟然有着和自然数有着类似的整体结构,完全超越一般的想象,这才是真正最牛的地方。

由于走势函数的复杂性,使用到测度论和概率论,精确的计算函数,这就是缠论市场走势预测的使用。

了解一下测度论和概率论的基本概念,思考3级别联立标准走势的全解分析,在分析的基础上,用最低级别的线段把上上级别的图画出来,按3级别联立函数,将所有走势都是标准走势求出走势。

一、测度论测度理论是实变函数论的基础。

所谓测度,通俗的讲就是测量几何区域的尺度。

我们知道直线上的闭区间的测度就是通常的线段长度;平面上一个闭圆盘的测度就是它的面积。

对于更一般的集合,我们能不能定义测度呢?比如直线上所有有理数构成的集合,它的测度怎么衡量呢?一个简单的办法,就是先在每个有理点上找一个开区间覆盖它,就好比给它带个“帽子”。

因为有理数集是可列集(就是可以排像自然一样排好队,一个个数出来,也叫可数集,见集合论),所以我们可以让第n个有理数上盖的开区间长度是第一个有理数(比方是1)上盖的开区间长度的2^n分之一。

条件概率 测度论

条件概率 测度论

条件概率测度论
条件概率和测度论是概率论的两个重要概念。

条件概率是指在某个条件或限制下,某一事件发生的概率。

测度论则是概率论的基础,它定义了概率空间和事件集合,并给出了概率测度的性质和运算规则。

在测度论中,概率空间是一个三元组(Ω,F,P),其中Ω是一个样本空间,F是Ω上的一个σ代数,P是一个定义在F上的概率测度。

事件集合是由F中的元素构成的,每个元素都对应一个事件。

概率测度P给出了每个事件发生的概率。

条件概率是在某个已知条件下,某个事件发生的概率。

在测度论中,条件概率可以通过转移测度来定义。

转移测度是将一个概率测度从原来的样本空间Ω映射到另一个样本空间的一个函数。

在条件概率的定义中,转移测度的作用是将原来的概率测度P映射到一个新的概率测度P'上,使得P'满足条件概率的定义。

通过测度论和条件概率的定义,我们可以进一步探讨概率论中的其他概念,例如随机变量、分布函数、期望、方差等。

这些概念在概率论中有着广泛的应用,可以用于解决各种不确定性和风险问题。

测度论与概率论基础

测度论与概率论基础

测度论与概率论基础
基础统计学是数理统计学中的一个重要组成部分,其由概率论和测度论组成。

概率论是研究测量随机变量以及随机事件发生的可能性大小的一种数学理论。

测度论则是一门关于评估不同大小的不可测量的事物的数学理论。

它将数量抽象化,以捕捉这些事物的重要特征,使之可以用来作为研究中的依据。

概率论和测度论是基础统计学的基本内容之一,它能够帮助人们了解并分析测量的随机变量和随机事件,以及其发生的频率和可能性。

在概率论中,采用概率密度和分布函数来测量不同统计变量的可能性,这对了解数据具有重要意义。

一般来说,测量统计变量的概率密度和分布函数会存在差异,而且还可以通过数据收集和分析,以及进行相关推断和统计推断来评估不同变量之间的联系。

测度论主要用于研究不能测量的变量和研究对象,常见的测度有比率测度和分类测度。

比率测度是一种表征一个特定对象的数量关系的测度,比如实验设计中的处理组和对照组;而分类测度则是将变量分为两类,可以用于研究多变量之间的关系。

概率论和测度论是建立在数学分析的基础上的,是统计分析的基础之一。

它们的基本原理被广泛用于科学研究、工程设计、营销策略分析和决策等领域。

概率论和测度论不仅在基础统计学中具有重要的地位,还是统计分析的重要工具。

只有理解概率论和测度论的基本原理,熟练掌握它们的理论和方法,才能正确应用其理论和方法进行统计分析。

中南大学概率论与数理统计课件(1.5事件的独立性与独立试验概型)

中南大学概率论与数理统计课件(1.5事件的独立性与独立试验概型)
设A1 ,A2 ,A3 分别表示第一、第二、第三道工 序出现次P品(A,1则)=依2题%意, :PA(A1 2,)A=21,%A,3 P相(互A独3)立=,5%且 又设A表示加工出来的零件是次品, 则
A=A1∪A2∪A3 方法2 (用对立事件的概率关系)
P(A) 1 P(A) 1 P(A1 A2 A3 )
P( AB AB) P( A)P(B) P( A)P(B) 0.5
P(AU B) P(A) P(B) P(A)P(B) 0.8
有限多个事件的独立性
定义1.9 如果事件A,B,C满足
P(AB)=P(A)P(B) P(AC)=P(A)P(C)
P(BC)=P(B)P(C)
P(ABC)=P(A)P(B)P(C)
n
P( A1A2 L An ) P( A1)P( A2 )L P( An ) P( Ai ) i 1
(2) 若 A1, A2,L , An 相互独立,则
n
n
P(U Ai ) 1 P( Ai )
i 1
i 1
例 加工某一种零件需要经过三道工序,设三道工序 的次品率分别为2%,1%,5% ,假设各道工序是互不 影响的.求加工出来的零件的次品率. 解
由 题 设A1, A2 , A3 , A4 , A5相 互 独 立 , 故 对 任 意k
(k =2,3,4,5) 所以
P(B) 2 p2 2 p3 5 p4 2 p5.
补例(练习1.5第一题)
证明:若P( A) 1,则A与任意事件相互独立。
证 因为A B A, P( A) 1, 所以P( A B) P( A) 1, P( A B) 1, 而P( A B) P( A) P(B) P( AB)
1 P(A1)P(A2 )P(A3 )

概率论与数理统计1-5

概率论与数理统计1-5

则有
P(
i 1
Ai ) P( Ai )
i 1
n
性质: P( B A) P( B) P( AB)
性质3. 对任意事件A、B, 若A B,则有 P( B A) P( B) P( A),且P(B) P ( A).
22
(6)逆事件(对立事件)
定义:若 A∪B=Ω ,AB=Ф,则称 A、B 为 相互对立的事件(简称互逆),事件A的逆事
件又可记为 A 。
结论:A、B互逆 A、B互不相容 A、B互不相容; A、B互逆。
23
(7)事件的运算规律
交换律:A∪B=B∪A,AB=BA(A∩B=B∩A) 结合律:(A∪B)∪C=A∪(B∪C), (AB)C=A(BC)
随机现象:在一定条件下,并不总是出现相同 结果的现象,称为随机现象。 例:抛一枚硬币,观察出现正面或反面的情 况。 思考:随机现象是否有规律?
14
随机试验:对随机现象加以研究所进行的观 察或实验,且满足:
(1)在相同条件下,可以进行大量次重复试 验。――可重复性 (2)每次试验中可以出现不同的结果,而不 能预先知道发生哪种结果。――偶然性 (3)试验中一切可能出现的结果可以预先知 道。--必然性(统计规律性) 随机试验一般用字母E表示。
2
赌徒分赌金问题
两赌徒A、B下赌金后约定谁先赢满6局,谁 就获得全部赌金,赌了半天,A赢了5局,B 赢了2局,时间很晚了,他们都不想赌了。 假设每一盘A获胜的概率为p,B为1-p。 问:赌金应该怎么分?
3
Pascal和Fermat从不同理由出发,在1654 年给出正确的解法。 1657年,荷兰数学家惠更斯亦用自己的方 法解决这一问题,更写成了《论赌博中的 计算》一书,这就是概率论中最早的论著。 三人提出的解法中都首先涉及 到数学期望这一概念,并由此 奠定了古典概率论的基础。

概率论1--5章

概率论1--5章

1.2.2 概率的公理化定义与性质
定义1.2.3 设随机试验E的样本空间为Ω,对于E的任一事件A, 赋予一个实数 P(A),如果它满足下列三条公理,则称P(A)为 事件A的概率。 公理1 非负性:对任意的事件 A ,都有 0 P A 1;
例3:记录某城市某月内交通事故发生的次数。 令ωi=该城市该月内发生 i 次交通事故,i=0,1, 2,…,则基本事件为ωi,样本空间为 Ω={ω0,ω1,ω2,…} ={0,1,2,…}.
例4:已知某物体长度在a与b之间,测量其长度。 令ω=该物体长度,则ω可以取a与b间的任意实 数,因此样本空间为 Ω={ω|a≤ ω ≤b}
概率论
样本空间(必然事件)Ω 不可能事件 Φ 子事件 A⊂B 和事件 A∪B 积事件 A∩B 差事件 A-B 对立事件
形式相同,含义不同
集合论
全集 Ω 空集 Φ 子集 A⊂B 并集 A∪B 交集 A∩B 差集 A-B 补集
A
A
随机事件的关系及运算——
例8:掷一颗骰子并抛一枚硬币,观察骰子的点数和硬
A B
—— 事件 A 发生必导致事件 B 发生。 称事件 A 包含于事件 B 中,或事件 B 包含事件 A , 或A 是 B 的子事件。 ——
A B A B
A B且 A B
—— 事件 A 和事件 B 至少有一个发生。
称作A 和 B 的和事件或并事件。
随机事件的关系及运算——
A B A B
出现正面的次数m 出现正面的频率m/n
1061 2048 6019 12012 14994
0.518 0.5069 0.5016 0.5005 0.4998
§1.1 基本概念
1.1.1 随机试验与事件

概率测度

概率测度

5.1 独立随机变量和,三级数定理 5.2 大数定律 5.3 停时 6.1 测度的扩张, Lebesgue-Stieltjes 测度 6.2 测度空间中的积分 6.3 乘积测度, Fubini 定理 6.5 测度的绝对连续性,分布函数, Radon-Nikodym 定理litytheoryprobabilitytheoryyuanshihchowyuanshihchow乘积空间代数可测空间14可测变换15可加集函数测度概率空间16导出测度与分布函数32borelcantelli定理独立性kolmogorov0133几乎处处收敛依概率收敛41概率空间中的积分42不定积分一致可积性平均收敛51独立随机变量和三级数定理52大数定律5361测度的扩张lebesguestieltjes测度62测度空间中的积分63乘积测度fubini定理65测度的绝对连续性分布函数radonnikodym定理71条件期望
Probability Theory
Yuan Shih Chow
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1.3 σ 代数,可测空间, 乘积空间. 1.4 可测变换 1.5 可加集函数,测度,概率空间 1.6 导出测度与分布函数 3.2 Borel-Cantelli 定理, 独立性, Kolmogorov 0-1 律 3.3 几乎处处收敛,依概率收敛 4.1 概率空间中的积分 4.2 不定积分,一致可积性,平均收敛

测度论与概率论基础pdf

测度论与概率论基础pdf

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1 概率论与测度论
概率论与测度论是科学统计学研究中最基础的理论,构成数据分
析理论的基础。

概率论是一门探讨现实中诸种概率事件发生的概率分布规律的学科,是数学中一门分支,它以数学分析法研究概率,是研究随机性出
现的理论基础,其核心思想是将不可预言的机率性随机事件,用概率
的概念表示出来,以及用数学的方法分析事件发生的概率。

测度论是管理统计学中的一个专门领域,研究经济变量之间的焦点,总体分布特征,以及多维数据分析,刻画出复杂的统计变量之间
的关系,是当今统计数据分析技术的重要组成部分,在数据分析中起
重要作用。

测度论的核心是如何定义历史数据及其关联性,以及用统
计学方法进行测量,发现数据之间的联系。

概率论与测度论是统计学研究的两个重要领域,其研究方法和应
用及其重要性都被科学工作者广泛认可,应用于实际中计算数据之间
的关系和多维统计变量分析,可以更好地根据数据特征提出发现性结论,发现更多有价值的信息,为后绥研究及应用奠定坚实的基础。

概率论与测度论的基础pdf资料可以在网络上搜索,例如国家统
计局的官网和学术网站上可以下载到很多免费的学术论文和专题资料,这些资料内容涵盖了测度论及其概率论基础方面的内容,可以为研究
者提供较为详细的理论介绍。

此外,还可以在图书馆或学校里查阅专业书籍来加深对概率论和测度论方面的理论探索和应用研究。

总之,概率论和测度论是具有极高学术价值的研究领域,是统计学研究的两个重要分支,为开展数据分析提供了重要的理论基础。

充分认识其重要性,科学研究者们应当认真学习,深入探索,以加快统计学研究领域的发展,最终发现更多有价值的内容,解决实际问题。

概率论与数理统计1.5课件

概率论与数理统计1.5课件
所P 以 A B P , A P B
这表明,事件 A 与 B 不相互独立.
例2
甲、乙二人各投篮一次,设甲投中的概率为0.7,乙 投中的概率为0.8,求甲、乙两人至少有一人投中的 概率. 解: 记A=“甲投中”,B=“乙投中”
显然A与B相互独立,故
甲、乙两人至少有一人投中的概率
P A B P ( A ) P ( B ) P A B
这表明,事件 A 是否发生对事件 B 是否发生在概率上是没有影响的,即 事件 A 与 B 呈现出某种独立性.
由此,我们引出事件独立性的概念
注意
两事件A与B是否独立依赖于概率测度P(●)。如在例1中, 取事件A={HH,HT}(甲币出现H), C={HT,TH}(甲、 乙两硬币不出现同一面),并设两硬币出现正面H的概 率均为p,出现反面T的概率均为q=1-p,则
(2) 如果未取到黒球就一直取下去,直到取到黑球为止, 求恰好3次的概率及至少取3次的概率。
例7
一辆飞机场的交通车载有25名乘客途经9个站,每个乘 客都等可能在这9站中任意一站下车(且不受其它乘客 下车与否的影响),交通车只在有乘客下车时才停车, 求交通车在第i站停车的概率以及在第i站不停车的条 件下在第j站停车的概率。并判断“第i站停车”与 “第j站停车”两个事件是否独立。
3)若随机事件 A 与 B 相互独立,则下列各事 件也相互独立. A与B、A与B、A与B
证:为方便起见,只证 A 与 B 相互独立即可
由于
P A B P B P AB
P B P A P B 事 A 与 件 B 的独 1P A P B
PAPB
所以,事A件与B相互独立.
4) 对概率不等于0的两个事件,互不相容与相
A={HH,HT} B={HH,TH} AB={HH}

测度论与概率论第0章概率论与测度论的关系(版本14.5.27)

测度论与概率论第0章概率论与测度论的关系(版本14.5.27)

概率空间与测度空间
为了说明概率论与测度论的关系,我们首先复习一下随机事件,概率和概率空间的概念。
“正面” , ω2 = “反面” ,则 Ω = {ω1 , ω2 } 。 若记, ω1 =
再考察复杂一些的随机试验。假设连续丢三次硬币,观察每次出现正面还是反面,这显 然是个随机试验,因为试验结果在试验前是未知的,试验进行之后,结果是确定的。这个试 验共有 8 个结果,即 8 个样本点: “正正正” , “正反正” , “正正反” , “正反反” , “反正正” , “反反正” , “反正反” , “反反反”
f A∪ B =
n A + nB n A nB = + = f A + fB n n n
由此我们也要求概率具有相同的性质,即对于任意不相容的事件 A , B 有 性质 0.1.3
P ( A ∪ B ) = P ( A) + P ( B )
即 Ai ∩ A j = Φ, i ≠ j , 由性质 0.1.3 一般地, 设 A1 , A2 , ⋯ , An 为两两不相容的随机事件, 和数学归纳法可知
ω ∈ A ,则 ω ∉ B ;若 ω ∈ B ,则 ω ∉ A ,故 A ∩ B = φ 表示事件 A 与 B 不会同时发生。
显然有 A ∩ A = φ , A ∪ A = Ω ,这是因为事件 A 和 A 不会同时发生,所以 A ∩ A 为不 可能事件。而无论试验的结果是什么,都有 ω ∈ A 或 ω ∈ A 成立,即 A ∪ A 为必然事件。 从集合论的角度看,这两的等式是自明的。 上述的两个随机事件的并和交可以推广到 n 个事件的情形。设有 n 个事件
0.1.4 概率的基本性质 概率的基本性质
首先由频率的定义知

概率论与测度论之间联系的通俗解释

概率论与测度论之间联系的通俗解释

测度论是概率论的理论基础,所以概率中的一些概念抽象化就是对应的测度论中的概念。

概率是要度量“事件发生的可能性”的大小,事件的抽象化描述就是集合,需要考察“事件的全体”,对应到测度论就是“集合系”。

“事件发生的可能性”是对事件的一种度量,对应到测度论就是“集合的测度”。

不是每个事件都可以定义其概率(发生的可能性的大小)的,对应的就是不是每个集合都可以定义测度,可以定义测度集合就是可测集。

同时,事件必然要涉及到事件的组合运算(复杂事件是可由基本事件表示出来),对应的就是集合的交、并、差、余、极限的运算到复杂集合,所以又需要保证做可列次这些运算不能超出全体范围(即可测集的范围要足够大,以保证集合的可列次交、并、差、余、极限的运算,之后还在里面)那么什么样的集合系,才能保证其中的集合是可测集(可以定义测度,又对那些运算封闭)呢?测度论中讲了,只要集合系是σ-代数(也叫σ-域)就可以了。

σ-代数的基本定义是:1. 全集在里面;2. 里面每个集合的余集在里面;3. 里面任意可列个集合的并集在里面。

有了这三条基本定义,就可以推出:空集、可列次交、并、差、上限集、下限集运算之后都能在里面。

就满足需要了。

所以,集合X+该集合上的一个σ-代数F,(X,F)就是一个可测空间了,即可以定义测度的空间(F中任一集合都可以定义其测度(某种度量))。

进一步再定义了测度μ,那么(X, F, μ)就是测度空间。

对应到概率论中,样本空间Ω,事件域F(是个σ-代数),概率测度P,放一起(Ω,F,P)就是概率测度空间。

概率测度P是满足特殊要求的一种测度:P(Ω)=1.BorelFeild就是Borel σ-代数,表示实数轴上的σ-代数,可由实轴上的所有开集生成(的σ-代数),也可由实数轴上所有的(-∞,a]这样的区间生成(σ-代数),是相等的。

按σ-代数前面说的,实数轴上开集、闭集的至多可列次交、并、差(余)、上限集、下限集、极限集的运算,都超不出该Borel σ-代数的范围。

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n 1

~ 为A在A中的 分割.
定义 :
~ A 上的集函数 称为是可加的( 或有限可加的)如果
m ~ ~ 对A A , 及A在A 中的有限分割An , n 1,2,, m An , n 1 m
有定义, 且 A An .
n 1
称为是 可加的 ( 或可列可加的)如果对A A , 及A
~ 则称在A上是 有限的.
若A , A
~ An , An , n 1,2, , m是A中的不相交子类 ,
n 1
m
~ 则 An , n 1,2, , m 称为A在A中的有限分割 ,
若A
~ An, An , n 1是A中的不相交子类 则称 An , n 1 ,
1
A
1

n
A0, 则 u A0
A0
m
u A .
n 1

2
A , m 1,2, , 则 u A u A .
n 0 n 1 1
m
3
~ ~ u是 可加的, An n 1 A, 且 lim An A A,
~ u v |G
~ 定理1. 如果u 是半代数S 上的非负可加集函数 则存在 u 到 , ~ ~ 由S 产生的代数A上的唯一的一个扩张 , 使得v是可加的, 如 v ~ 果u是 可加的, 则v在A上也是 可加的.
证:
~ ~ 由前 1, A是由S中的集的一切不相交有 限并组成 ,
~ 在A 中的 分割 An , n 1, An 有定义, 且 n 1
~
A An .
n 1
定义 :
~ 定义在包含的集类A上的一个非负 可加集函数,
~ 0, 称为测度, 如果是的子集所成的 代数F上的 ~ ~ 测度,, F, 称为测度空间 测度空间 , F,P , 率空间如果P 1.
1.5
Additive set functions,Measures, Probability spaces
~ 设是一个空间, A是的子集组成的非空类 是定义 , ~ ~ 在A上的实值集函数 若对任意 A A , A是有限的, 则 ,
~ 称是有限的, 若存在An , n 1 A, An , An , n 1


~ ~ 显然A G。
~ 下证A是 代数。
~ 令B B, 若A A,
( ( AB = (Ac ∩B)∪(A ∩ c )= Ac ∩ Bc ) ∪ Bc ∩ Ac ) = Ac Bc . B
c c
(
)(
)
~ ~ P Ac B c P AB , B c G Ac A.
P An Bn P Bn An 1 1 1 1
P An Bn P Bn An 1 1 1 1 P An Bn . 1 1
v A

v A u A v A
n 1 n n 1 n
m
m
~ ~ ~ 最后, 设u在S上是 可加的, An , n 1是A A在A中的 分割,
~ Cn ,1 n m 是 A 在 S 中的分割,
~ 对每一n, 设 B j , jn 1 j jn 是An 在S 中的分割, j0 0,
0, N , 当n N时
n P An B j P An Bn . 0 0 1 1 1 1

~ 而 B j G,
1
n
~ An F,
1

~ An A
0, N , 当n N时
n P An B j P An Bn 0 0 1 1 1 1
~ 而 B j G,
1
n
~ An F,
1

P An Bn . 1 1

P An Bn 1 1
P An Bn
1

2 n , 1

n n n 又 lim P An B j lim P An B j lim P B j An n n n 1 1 1 1 1 1
1
~ ~ ~ A G F.

#
END
n
有 lim u An u A.
n
3
~ ~ u是 可加的, An n 1 A, 且 lim An A A,
n
有 lim u An u A.
n
~ ~ 此时u是次可加的, 即若 An A,A n A, j 1, 则
m Байду номын сангаас k k m k n 1 n n 1 j 1 n j j 1 n 1 n j j 1 j
故v的定义是有意义的 .
~ 又显然v在A上是可加的 ,
下证唯一性 .
~ ~ 若v 是A上的可加集函数 则v | S u, ,
~ ~ 对A A在S中的任意有限分割 An ,1 n m,
若u是测度,u 是 可加的, 由3 u 是次可加的 。 #

~ ~ 推论2. 如果 , F , P 是概率空间 对F中的单调序列An , ,
有 P lim An lim P An
n n




~ ~ ~ ~ 设 , F , P 是概率空间 F G , G是的子集所成 , ~ ~ 的代数, 则对A F, 及 0, 存在 B G, 使的 定理3. P AB .
注1 :
~ 设S是一个半代数 。
1 2
~ ~ ~ ~ 若G是由S 中集的一切不相交有限 并组成, 则G是由S 产
生的代数, ~ ~ c c 若 An , n 1,2, , m S , 则存在 A1 A2 Am 在S 中的一个
有限分割,
3
~ ~ 对每一A S , 及An , n 1 S 使得 An A, 则存在A 1
~ 对每一n, 设 B j , jn 1 j jn 是An 在S 中的分割, j0 0, ~ 则 B j , j 1是A在S 中的 分割, 且
v A uB uB uAB uC B
jn m n 1 n n 1 j jn 1 1
~ ~ 若 An A, n 1, Bn G , 使P An Bn n , 2


~ ~ 若 An A, n 1, Bn G , 使P An Bn n , 2
由Ex 1.2.1,
A B
n 1 1


n

A B
n n 1
~ 在S 中的一个 分割Bn , n 1, 且Bn 是某一Am的子集。
~ ~ ~ ~ 设G和H是的两个子集类, G H, 如果u和v是分别 ~ ~ ~ 定义在G和H上的集函数, 使得对A G, 有u A v A, 则 ~ ~ 称v是u到H上的一个扩张,u 是v在G上的限制, 记为
~ F中的集 A 称为事件,P A 称为 A 的概率, 概率为0 的事件称 为零事件,



称为概
~ 如果X是 , F,P 上的实值可测函数 且 ,


: X
是零事件, 则称X为随机变量 简记为r.v. .
~ ~ 定义 : 半代数S 是的子集所成的 类, 使得 S , ~ ~ 对每一A S ,存在Ac 在S 中的一个有限分割。
n n
推论1.
~ ~ 如果 u 是半代数S 上的非负可加集函数 则在S 上 ,
~ ~ 定理2中 的1,2成立。 加之, S 上的测度u在S 上是次可加的 。
证:
~ 由定理 , 将u扩张到 A S 上, 1

~ ~ 由定理2,u 在A S 上1,2成立, 当然在S上1,2成立,
1

u An 1
u A
n 1

4
~ ~ 如果u是 可加的, 则对 An A, u A1 , lim An A A,
n
有 lim u An u A.
n
~ 反之, 如果对 An A, lim An 有 lim u An 0, 则u是 可加的.






j
j 1
j
j 1
j
j 1 n 1
n
j
u C n B j uCn v A.
m m n 1 j 1 n 1
~ v在A上是 可加的 # .
定理2.
~ ~ 设 u 是代数A上的非负可加集函数An n 0 A, ,
如果An n 1是不相交类, 且



证:
~ ~ ~ 令A A : A F, 0, B G, 使P AB


~ ~ 显然A G
~ 下证A是 代数
~ 令B B, 若A A,
证:
~ ~ ~ 令A A : A F, 0, B G, 使P AB
~ ~ A A, 有限分割An ,1 n m S ,
对这样的 A, 定义 v A
u A
n 1
m
若A有两个不同的有限分割An ,1 n m ,Bn ,1 j k,
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