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확률 함수 2

확률 측도 함수의 여러가지 성질

확률 함수의 정의를 이용하여 다음과 같은 유용한 (그리고 우리가 확률에 대해 알고있는 상식과 일치하는) 여러가지 성질을 유도할 수 있습니다. 관련글 : 확률 측도 (probability measure) 혹은 확률 함수 (probability function) ⅰ) A ⊂ B 이면 P(A) ≤ P(B) 증명 : P의 정의역은 σ-field이므로 B-A도 또한 P의 정의역에 포함됩니다. 즉 P(B-A) 값이 존재합니다. B=A∪(B-A) 이므로 확률 함수의 조건 ⅲ)에 의해 P(B) = P(A) + P(B-A) 확률 함수의 조건 ⅰ)에 의해 P(B-A) ≥ 0 따라서 P(B) = P(A) + P(B-A) ≥ P(A) ⅱ) 증명 : A와 A의 여집합은 전체집합 S의 파티션입니다. 그래서 확률 함수의 조건 ⅲ)..

확률론 2012.09.13

확률 측도 (probability measure) 혹은 확률 함수 (probability function)

확률 측도 혹은 확률 함수 P는 표본 공간 S의 부분집합으로 이루어진 σ-field B를 정의역, [0,1]을 치역으로 하면서 다음 조건을 만족하는 함수를 말합니다. ⅰ ) B에 속하는 모든 원소 A에 대해서 P(A)≥0 ⅱ ) P(S)=1 ⅲ ) { An, n≥1}가 B의 원소이고 pairwise disjoint이면 위의 정의가 우리가 알고 있는 확률의 수학적 정의입니다.

확률론 2012.08.08
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