מרחב ההסתברות הוא שלשה:
(
Ω
,
F
,
P
)
{\displaystyle \displaystyle (\Omega ,F,P)}
Ω
{\displaystyle \Omega }
נקראת "מרחב המדגם", F היא אוסף של תת קבוצות שהן "סיגמא-אלגברה" ו-P היא פונקציית ההסתברות.
הגדרה: סיגמא אלגברה היא אוסף F של תתי קבוצות מקבוצה
Ω
{\displaystyle \Omega }
המקיים:
∅
∈
F
,
Ω
∈
F
{\displaystyle \emptyset \in F,\Omega \in F}
אם
A
∈
F
{\displaystyle A\in F}
אז
A
c
∈
A
{\displaystyle A^{c}\in A}
אם
A
1
,
A
2
,
⋯
∈
F
{\displaystyle A_{1},A_{2},\cdots \in F}
אז
∪
n
=
1
∞
∈
F
{\displaystyle \cup _{n=1}^{\infty }\in F}
טענות:
אם
A
1
∈
F
,
A
2
∈
F
{\displaystyle A_{1}\in F,A_{2}\in F}
אז
A
1
∪
A
2
∈
F
{\displaystyle A_{1}\cup A_{2}\in F}
אם
A
1
,
A
2
,
⋯
∈
F
{\displaystyle A_{1},A_{2},\cdots \in F}
אזי
∩
n
=
1
∞
∈
F
{\displaystyle \cap _{n=1}^{\infty }\in F}
אם
A
1
,
A
2
∈
F
{\displaystyle A_{1},A_{2}\in F}
אז
A
1
∩
A
2
∈
F
{\displaystyle A_{1}\cap A_{2}\in F}
עובדות:
אם
A
1
∩
A
2
=
∅
{\displaystyle A_{1}\cap A_{2}=\emptyset }
אז
P
(
A
1
∪
A
2
)
=
P
(
A
1
)
+
P
(
A
2
)
{\displaystyle P(A_{1}\cup A_{2})=P(A_{1})+P(A_{2})}
אם
A
⊂
B
{\displaystyle A\subset B}
אז
P
(
A
)
≤
P
(
B
)
{\displaystyle P(A)\leq P(B)}
הגדרה: התפלגות אחידה - תהי
Ω
{\displaystyle \Omega }
מרחב מדגם סופי. התפלגות אחידה של
Ω
{\displaystyle \Omega }
היא מרחב הסתברות כאשר
F
=
2
Ω
{\displaystyle F=2^{\Omega }}
, ולכל
A
∈
F
{\displaystyle A\in F}
P
(
A
)
=
|
A
|
|
Ω
|
{\displaystyle P(A)={\frac {|A|}{|\Omega |}}}
מרחבי הסתברות רציפים
עריכה
דוגמא: בחירה של נקודה אקראית ההמוגרלת באופן אחיד בקטע [0,1].
מרחב המדגם: [0,1]. אוסף המאורעות: הסיגמא אלגברה המינימלית המכילה את כל הקטעים ב [0,1]. מהי ההסתברות P? לכל קטע [a,b] המקיים
0
≤
a
<
b
≤
1
{\displaystyle 0\leq a<b\leq 1}
ההסתברות היא:
P
(
[
a
,
b
]
)
=
b
−
a
1
−
0
=
b
−
a
{\displaystyle P([a,b])={\frac {b-a}{1-0}}=b-a}
תהי
X
0
∈
[
0
,
1
]
{\displaystyle X_{0}\in [0,1]}
מהי
P
(
x
0
)
{\displaystyle \displaystyle P(x_{0})}
?
טענה:
A
⊂
B
⇒
P
(
A
)
≤
P
(
B
)
{\displaystyle A\subset B\Rightarrow P(A)\leq P(B)}
מכאן קיים
x
0
∈
[
x
0
−
ε
,
x
0
+
ε
]
{\displaystyle x_{0}\in [x_{0}-\varepsilon ,x_{0}+\varepsilon ]}
.
P
(
[
x
0
−
ε
,
x
0
+
ε
]
)
=
2
ε
{\displaystyle P([x_{0}-\varepsilon ,x_{0}+\varepsilon ])=2\varepsilon }
. לכן:
P
(
x
0
)
≤
2
ε
{\displaystyle P(x_{0})\leq 2\varepsilon }
לכל אפסילון ומכאן שווה ל-0.
משפט: קיימת הרחבה יחידה של P ל- F. כלומר, קיימת פפונקציה יחידה
P
:
F
→
[
0
,
1
]
{\displaystyle P:F\rightarrow [0,1]}
שגם היא מקיימת את הדרישות מהשיעור הקודם וגם מקיימת שלכל קטע
[
a
,
b
]
⊂
[
0
,
1
]
{\displaystyle [a,b]\subset [0,1]}
,
P
(
[
a
,
b
]
)
=
b
−
a
{\displaystyle \displaystyle P([a,b])=b-a}
דוגמא: נטיל מטבע הוגן. אם יצא עץ, נבחר נקודה בקטע [0,2/3], אם יצא פאלי נבחר נקודה בקטע [2/3,1].
מהי P? יהי [a,b] קטע אזי:
אם b<=2/3 אז:
P
(
[
a
,
b
]
)
=
1
2
b
−
a
2
/
3
{\displaystyle P([a,b])={\frac {1}{2}}{\frac {b-a}{2/3}}}
אם a>=2/3 אז:
P
(
[
a
,
b
]
)
=
1
2
b
−
a
1
/
3
{\displaystyle P([a,b])={\frac {1}{2}}{\frac {b-a}{1/3}}}
אם a>2/3<b אז:
P
(
[
a
,
b
]
)
=
P
(
[
a
,
2
/
3
]
)
+
P
[
2
/
3
,
b
]
)
{\displaystyle \displaystyle P([a,b])=P([a,2/3])+P[2/3,b])}
נראה שעבור כל נקודה ההסתברות זהה בשתי הדוגמאות אבל פונקציית ההסתברות שונה. מכאן פונקציית ההסתברות לא נקבעת באופן יחיד עבור הערך בכל נקודה. אם מרחב המדגם סופי- כן נקבעת.