Todennäköisyyden aksioomat

Todennäköisyysteoriassa tapahtuman A todennäköisyys P ( A ) {\displaystyle P(A)} määritellään yleensä siten, että todennäköisyys P toteuttaa Kolmogorovin aksioomat, jotka ovat saaneet nimensä venäläisen matemaatikon Andrei Kolmogorovin mukaan.

Olkoon kolmikko (Ω, F, P) mitta-avaruus. (Ω, F, P) on todennäköisyysavaruus, jos perusjoukko Ω on epätyhjä joukko, kokoelma F perusjoukon osajoukkoja on sigma-algebra ja todennäköisyys P : F R {\displaystyle P:F\rightarrow \mathbb {R} } on mitta ja toteuttaa seuraavat todennäköisyyden aksioomat.

Ensimmäinen aksiooma

Tapahtuman todennäköisyys on positiivinen reaaliluku, tai nolla:

P ( A ) R P ( A ) 0 A F {\displaystyle P(A)\in \mathbb {R} \land P(A)\geq 0\qquad \forall A\in F}

missä F {\displaystyle F} on tapahtumien joukko ja A {\displaystyle A} jokin tapahtuma joukossa F {\displaystyle F} .

Toinen aksiooma

Koko perusjoukon todennäköisyys on yksi:

P ( Ω ) = 1 {\displaystyle P(\Omega )=1} .

Kolmas aksiooma

Tätä ehtoa kutsutaan usein täysadditiivisuudeksi tai σ {\displaystyle \sigma } -additiivisuudeksi:

Jos tapahtumat A 1 , A 2 , . . . A n {\displaystyle A_{1},A_{2},...A_{n}} ovat pistevieraita (ts. erillisiä), niin niiden yhdisteen todennäköisyys on niiden todennäköisyyksien summa:
P ( A 1 A 2 ) = i = 1 P ( A i ) . {\displaystyle P(A_{1}\cup A_{2}\cup \cdots )=\sum _{i=1}^{\infty }P(A_{i}).} .

Seurauksia

Aksioomista voidaan johtaa kaikki muut todennäköisyyden laskusäännöt, joista seuraavassa muutamia esimerkkejä.

Monotonisuus

P ( A ) P ( B ) A , B F , A B . {\displaystyle P(A)\leq P(B)\quad \forall A,B\in F,\quad A\subseteq B.}

Tyhjän joukon todennäköisyys

P ( ) = 0. {\displaystyle P(\emptyset )=0.}

Todennäköisyys on normeerattu mitta

0 P ( A ) 1 A F . {\displaystyle 0\leq P(A)\leq 1\qquad \forall A\in F.}

Todistukset

Monotonisuus ja tyhjän joukon todennäköisyys

Määritellään E 1 = A {\displaystyle E_{1}=A} ja E 2 = B A {\displaystyle E_{2}=B\backslash A} , missä A B  ja  E i = {\displaystyle \quad A\subseteq B{\text{ ja }}E_{i}=\emptyset } kaikilla i 3 {\displaystyle i\geq 3} . On helposti nähtävissä, että joukot E i {\displaystyle E_{i}} ovat pistevieraita ja E 1 E 2 = B {\displaystyle E_{1}\cup E_{2}\cup \ldots =B} . Siten kolmannesta aksioomasta saamme

P ( A ) + P ( B A ) + i = 3 P ( ) = P ( B ) . {\displaystyle P(A)+P(B\backslash A)+\sum _{i=3}^{\infty }P(\emptyset )=P(B).}

Yhtälön vasen puoli muodostuu epänegatiivisista luvuista, joiden summa on P ( B ) {\displaystyle P(B)} , joka on äärellinen. Tästä seuraa suoraan monotonisuus P ( A ) P ( B ) {\displaystyle P(A)\leq P(B)} . Tyhjän joukon todennäköisyys P ( ) = 0 {\displaystyle P(\emptyset )=0} voidaan todistaa asettamalla lisäksi vastaväite: jos P ( ) = a {\displaystyle P(\emptyset )=a} niin yhtälön vasen puoli saa vähintään arvon

i = 3 P ( E i ) = i = 3 P ( ) = i = 3 a = { 0 jos  a = 0 , jos  a > 0. {\displaystyle \sum _{i=3}^{\infty }P(E_{i})=\sum _{i=3}^{\infty }P(\emptyset )=\sum _{i=3}^{\infty }a={\begin{cases}0&{\text{jos }}a=0,\\\infty &{\text{jos }}a>0.\end{cases}}}

Jos a > 0 {\displaystyle a>0} , saadaan ristiriita, sillä tällöin yhtälön vasen puoli olisi ääretön, eikä P ( B ) {\displaystyle P(B)} , joka on äärellinen. Siis a = 0 {\displaystyle a=0} ja P ( ) = 0 {\displaystyle P(\emptyset )=0} .

Todennäköisyys on normeerattu mitta

Ensimmäisen aksiooman nojalla

P ( A ) 0 {\displaystyle P(A)\geq 0} ja P ( A c ) = 1 P ( A ) 0 {\displaystyle P(A^{c})=1-P(A)\geq 0} , mikä sisältää väitteen.

Kirjallisuutta

  • Pekka Tuominen: Todennäköisyyslaskenta I. Limes ry (2007).
  • Kolmogorov: Foundations of the Theory of Probability, (1933).