- •Справочник магнитного диска (Кафедра высшей математики и физико-математического моделирования)
- •Введение
- •1. Случайные события
- •1.1. Пространство элементарных исходов
- •1.2. События, действия над ними
- •1.3. Сигма-алгебра событий
- •1.4. Решение типовых примеров
- •2. Вероятность
- •2.1. Классическое определение вероятности
- •2.2. Вычисление вероятностей с помощью формул комбинаторики
- •2.3. Геометрическое определение вероятности
- •2.4. Статистическое определение вероятности
- •2.5. Аксиоматическое определение вероятности
- •2.6. Решение типовых примеров
- •Вопросы и задачи
- •3. Условная вероятность. Схема Бернулли
- •3.1. Определение условной вероятности
- •3.2. Формула умножения вероятностей
- •3.3. Независимые и зависимые события
- •3.4. Формула полной вероятности
- •3.5. Формула Байеса
- •3.6. Схема Бернулли
- •3.7. Решение типовых примеров
- •4. Одномерные случайные величины
- •4.1. Определение случайной величины
- •4.2. Функция распределения случайной величины
- •4.3. Дискретные случайные величины
- •4.4. Некоторые дискретные случайные величины
- •4.5. Непрерывные случайные величины
- •4.6. Некоторые непрерывные случайные величины
- •4.7. Решение типовых примеров
- •5. Многомерные случайные величины
- •5.1. Многомерная случайная величина. Совместная функция распределения
- •5.2. Дискретные двумерные случайные величины
- •5.3. Непрерывные случайные величины
- •5.4. Независимые случайные величины
- •6. Числовые характеристики случайных величин
- •6.1. Математическое ожидание случайной величины
- •6.2. Математическое ожидание. Свойства математического ожидания
- •6.3. Дисперсия. Моменты высших порядков
- •6.4. Ковариация и коэффициент корреляции случайных величин
- •6.5. Решение типовых примеров
- •7. Условные характеристики случайных величин
- •Условные распределения
- •7.2. Условные числовые характеристики
- •8. Предельные теоремы теории вероятностей
- •Сходимость последовательности случайных величин
- •8.2. Неравенства Чебышева. Закон больших чисел
- •9. Элементы математической статистики
- •9.1. Выборочный метод. Основные понятия
- •9.2. Статистическое распределение. Полигон и гистограмма
- •9.3. Эмпирическая функция распределения
- •9.4 Оценка параметров по выборке. Понятие несмещенности , состоятельности и эффективности оценки
- •9.5. Генеральная средняя. Выборочная средняя.
- •9.6. Генеральная дисперсия. Выборочная дисперсия. Эмпирическая дисперсия
- •9.7. Доверительная вероятность. Доверительный интервал
- •10. Математическая обработка результатов наблюдений
- •10. 1. Измерения и их погрешности. Применение методов математической статистики к обработке результатов наблюдений
- •10. 2. Оценка точного значения измеряемой величины
- •Доверительная оценка при неизвестной точности измерений.
- •10.3. Оценки точности измерений
- •Доверительные оценки средней квадратической погрешности.
- •10.4. Метод наименьших квадратов
- •Стационарные случайные процессы
- •Марковские случайные процессы
- •Процесс Пуассона
- •Случайные процессы с независимыми приращениями
- •12. Понятие о нелинейной регрессии Основные понятия
- •Доверительный интервал для коэффициентов
- •Библиографический список
- •ОгЛавление
- •6.1. Математическое ожидание случайной величины 159
- •10.3. Оценки точности измерений 215
- •3 94026 Воронеж, Московский просп.,14
1.3. Сигма-алгебра событий
Необходимость введения настоящего параграфа обусловлена тем, что современная теория вероятностей основывается на понятии вероятностного пространства, одним из трех компонентов которого является сигма-алгебра событий.
В предыдущем параграфе мы назвали событием любое подмножество пространства элементарных исходов . Такое определение допустимо, если является конечным или счетным множеством. Оказывается, однако, что в случае несчетного множества элементарных исходов уже нельзя построить логически непротиворечивую теорию, называя событием произвольное подмножество множества . Поэтому событиями в этом случае называют не любые подмножества элементарных исходов, а только подмножества из , принадлежащие некоторому классу B. Этот класс в теории множеств принято называть сигма-алгеброй событий (пишут -алгебра).
С точки зрения здравого смысла событие — это то, что мы наблюдаем после проведения опыта. В частности, если можно после опыта установить, произошли или нет события А и В, то можно также сказать, произошли или нет события и , объединение, пересечение и разность событий А и В. Таким образом, - алгебра событий обязана быть классом подмножеств, замкнутым относительно приведенных операций над подмножествами, т.е. указанные операции над элементами (подмножествами) данного класса приводят к элементам (подмножествам) того же класса.
Дадим теперь строгое определение -алгебры событий.
Определение 1.11. Сигма-алгеброй ( -алгеброй)B называют непустую систему подмножеств некоторого множества J удовлетворяющую следующим двум условиям.
1. Если подмножество А принадлежит B, то дополнение принадлежит B.
2. Если подмножества, А2,…,Ап,... принадлежат, то их объединение А2 ... Ап ... и их пересечение А2 ... Ап ... принадлежит B.
Поскольку J = A и = , то множество J и пустое множество принадлежат B.
Рассмотрим пространство элементарных исходов . Элементы некоторой -алгебры B, заданной на , будем называть событиями. В этом случае -алгебру B принято называть сигма-алгеброй ( -алгеброй) событий.
Любая -алгебра событий содержит достоверное событие и невозможное событие .
В случае конечного или счетного пространства элементарных исходов в качестве -алгебры событий обычно рассматривают множество всех подмножеств .
Замечание 1.3. Если в условии 2 счетное множество событий заменить на конечное, то получим определение алгебры событий. Любая -алгебра событий обязательно является алгеброй событий. Обратное утверждение, вообще говоря, не верно.
Пример 1.8. Пусть опыт состоит в подбрасывании один раз тетраэдра, каждая грань которого помечена одним из чисел 1, 2, 3 и 4.
Очевидно, что пространство элементарных исходов в этом опыте имеет вид
,
где — падение тетраэдра на грань с числом i, .
Поскольку в рассматриваемом опыте может происходить одно из следующих событий:
,
то алгебра событий будет содержать все подмножества , включая (достоверное событие) и (невозможное событие).
Пример 1.9. Пусть опыт состоит в случайном бросании точки на числовую прямую R1 = , которая в данном случае будет представлять собой пространство элементарных исходов . Ясно, что, зная результат опыта, всегда можно установить, попала или нет точка в любой из промежутков [а, b], [а, b), (а, b], (а, b). Поэтому относительно -алгебры событий B предполагают, что она содержит все эти промежутки.
В принципе могут существовать различные -алгебры, удовлетворяющие этому требованию. Но среди них есть одна -алгебра, элементы которой принадлежат всем остальным. Ее называют минимальной, или борелевской, -алгеброй на числовой прямой.
Аналогично определяют борелевскую -алгебру и в Rn, п>1.
В заключение заметим, что с точки зрения повседневной практики подмножества пространства элементарных исходов, не являющиеся событиями, представляют собой чистую математическую абстракцию и в практических задачах никогда не встречаются. Даже само доказательство их существования представляет весьма сложную задачу. Поэтому мы предлагаем при первоначальном знакомстве с теорией вероятностей под событием понимать произвольное подмножество пространства элементарных исходов, а под -алгеброй событий — совокупность всех подмножеств множества .