ЕГЭ и ОГЭ
Хочу знать
Главная > Математика > Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

4.2. Непрерывное вероятностное пространство (аксиоматика А. Н. Колмогорова)

4.2.1. Специфика общего (непрерывного) случая вероятностного пространства.

Ранее упоминалось о ситуациях, в которых множество всех возможных элементарных исходов (пространство элементарных событий Й) может оказаться более чем счетным. Так, например, именно с континуальным пространством элементарных событий придется иметь дело, если каждому элементарному исходу со исследуемого случайного эксперимента (наблюдения) может быть поставлена в соответствие регистрация одной или нескольких числовых характеристик обследуемого объекта анализируемой совокупности, измеренных в физических единицах непрерывной природы (в единицах времени, длины, веса, температуры, давления и т. п.). Можно, правда, возразить, что, поскольку все измерения делаются с ограниченной точностью, реальное множество элементарных исходов все равно окажется не более чем счетным. Однако, с одной стороны, возможности точности измерений со временем совершенствуются и вместе с этим должна соответственно трансформироваться и структура рассматриваемого дискретного вероятностного пространства. С другой стороны, рассмотрение непрерывных моделей, отвечая физической сущности анализируемого явления, одновременно расширяет аналитические возможности теории, предоставляет исследователю более мощный математический аппарат: достаточно сопоставить возможности простого суммирования и интегрирования, апцарата разностных и дифференциальных уравнений и т. д.

Как же осуществляется переход от дискретного к непрерывному случаю в построении строгой математической теории вероятностей? Автоматический перенос всей схемы построения дискретного вероятностного пространства (см. § 4.1) на непрерывный случай невозможен. Одно из принципиальных отличий непрерывного случая от дискретного заключается в том, что в общем случае мы не можем объявить, подобно тому как это делалось в дискретном вероятностном пространстве, любое подмножество множества элементарных исходов Q случайным событием, т. е. событием, характеризующимся принципиальной возможностью его наблюдения в результате исследуемого случайного эксперимента.

Другими словами, в общем вероятностном пространстве среди всех возможных подмножеств пространства элементарных событий часть подмножеств характеризуется такой возможностью (и их принято называть случайными событиями или измеримыми подмножествами ), а другая часть — нет (подмножества этого типа принято называть неизмеримыми).

Приведем пример неизмеримости подмножеств пространства элементарных событий, связанной с ограниченными физическими возможностями используемого инструмента наблюдения. Пусть наблюдатель звездного неба имеет телескоп, позволяющий фиксировать положение лишь тех звезд, яркость которых превышает некоторый пороговый уровень. В качестве пространства элементарных событий рассмотрим совокупность возможных положений всех (а не только доступных наблюдателю) звезд в пространстве. Очевидно, множество и более чем счетно (континуально). Для наблюдателя, если он только не использует накопленные астрономией знания, неизмеримыми (экспериментально непроверяемыми) оказываются все утверждения о звездах яркости, меньшей пороговой. Вместе с тем мы знаем, что при использовании более сильных инструментов, учете движения Земли вокруг Солнца или с помощью привлечения других методических приемов современной астрономии часть из этих утверждений может стать проверяемой. Понятие измеримости позволяет в данном случае четко провести грань между физически проверяемыми утверждениями о строении исследуемого вероятностного пространства и утверждениями, на сегодня недоступными для проверки. При этом само пространство элементарных событий как состояние природы остается неизменным.

Итак, естественно называть случайным событием лишь такие подмножества А множества всех элементарных исходов , для которых мы имеем возможность сказать, наступило это событие в результате эксперимента или нет, так как только в этом случае мы можем говорить об относительной частоте его наступления в ряду из экспериментов, а следовательно, и о вероятности

Отмеченная особенность общего (непрерывного) случая, по-видимому, требует введения дополнительных определений и аксиом, относящихся к определению случайных событий и к правилам действий с ними и их вероятностями. Это и делается при аксиоматическом (теоретико-множественном) построении современной теории вероятностей, первое строгое и полное изложение которой принадлежит А. Н. Колмогорову ([46])

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление