Ena strategija matematike je začeti z nekaj trditvami, nato pa iz teh stavkov sestaviti več matematike. Začetni stavki so znani kot aksiomi. Aksiom je običajno nekaj, kar je matematično samoumevno. Na relativno kratkem seznamu aksiomov se za dokazovanje drugih trditev, imenovanih teoreme ali propozicije, uporablja deduktivna logika.
Področje matematike, znano kot verjetnost, se ne razlikuje. Verjetnost je mogoče zmanjšati na tri aksiome. To je najprej storil matematik Andrej Kolmogorov. Za določitev vseh je mogoče uporabiti nekaj aksiomov, na katerih temelji verjetnost vrste rezultatov. Toda kakšni so ti aksiomi verjetnosti?
Opredelitve in uvodne izjave
Da bi razumeli aksiome za verjetnost, moramo najprej razpravljati o nekaterih osnovnih definicijah. Domnevamo, da imamo niz rezultatov, imenovanih vzorčni prostor S. Ta vzorec prostora lahko predstavljamo kot univerzalni sklop za situacijo, ki jo preučujemo. Vzorčni prostor je sestavljen iz podskupov, imenovanih dogodki E1, E2,..., En.
Predvidevamo tudi, da obstaja verjetnost kakršnega koli dogodka
E. To je mogoče razumeti kot funkcijo, ki ima nabor za vhod in resnično število kot izhod. Verjetnost dogodekE je označen s P(E).Aksiom prvi
Prvi aksiom verjetnosti je, da je verjetnost katerega koli dogodka nenegativno realno število. To pomeni, da je najmanjša, da je verjetnost kdaj enaka nič, in da ne more biti neskončna. Nabor števil, ki jih lahko uporabljamo, so realna števila. To se nanaša tako na racionalna števila, imenovana tudi ulomki, kot na iracionalna števila, ki jih ni mogoče zapisati kot ulomke.
Treba je opozoriti, da ta aksiom ne pove ničesar o tem, kako velika je verjetnost dogodka. Aksiom odpravi možnost negativnih verjetnosti. Odraža predstavo, da je najmanjša verjetnost, rezervirana za nemogoče dogodke, enaka nič.
Aksiom dva
Drugi aksiom verjetnosti je, da je verjetnost celotnega prostora vzorca ena. Simbolično pišemo P(S) = 1. V tem aksiomu je implicitno pojmovanje, da je vzorčni prostor vse mogoče za naš verjetnostni eksperiment in da zunaj vzorčnega prostora ni dogodkov.
Ta aksiom sam po sebi ne postavlja zgornje meje verjetnosti dogodkov, ki niso celotni vzorčni prostor. Vsekakor odraža, da ima nekaj z absolutno gotovostjo 100-odstotno verjetnost.
Aksiom tri
Tretji aksiom verjetnosti obravnava medsebojno izključujoče dogodke. Če E1 in E2 so medsebojno izključujeta, kar pomeni, da imajo prazno križišče in uporabljamo U za označevanje zveze, torej P(E1 U E2 ) = P(E1) + P(E2).
Aksiom dejansko zajema situacijo z več (celo številčno neskončnimi) dogodki, od katerih se vsak par medsebojno izključuje. Dokler se to zgodi, verjetnost zveze dogodkov je enak vsoti verjetnosti:
P(E1 U E2 U... U En ) = P(E1) + P(E2) +... + En
Čeprav se ta tretji aksiom morda ne zdi tako koristen, bomo videli, da je v kombinaciji z drugima dvema resnično zelo močan.
Axiom aplikacije
Trije aksiomi postavljajo zgornjo mejo verjetnosti kakršnega koli dogodka. Označujemo dopolnitev dogodka E z EC. Iz teorije množic E in EC imajo prazno križišče in se medsebojno izključujejo. Nadalje E U EC = S, celoten prostor vzorca.
Ta dejstva v kombinaciji z aksiomi nam dajejo:
1 = P(S) = P(E U EC) = P(E) + P(EC) .
Zgornjo enačbo preuredimo in vidimo P(E) = 1 - P(EC). Ker vemo, da morajo biti verjetnosti nenegativne, imamo zdaj zgornjo mejo verjetnosti katerega koli dogodka 1.
Znova preuredimo formulo P(EC) = 1 - P(E). Iz te formule lahko tudi sklepamo, da je verjetnost, da se dogodek ne bo zgodil, ena minus verjetnost, da se ta zgodi.
Zgornja enačba nam omogoča tudi izračun verjetnosti nemogočega dogodka, označenega s praznim nizom. Če želite to videti, se spomnite, da je prazen niz dopolnilo univerzalnega niza v tem primeru SC. Ker je 1 = P(S) + P(SC) = 1 + P(SC), po algebri imamo P(SC) = 0.
Nadaljnje prijave
Zgoraj je le nekaj primerov lastnosti, ki jih je mogoče dokazati neposredno iz aksiomov. Verjetno je veliko več rezultatov. Toda vsi ti teoremi so logični podaljški iz treh aksiomov verjetnosti.