概率公理

本文解释什么是概率公理。因此,您将找到概率的公理定义、概率的不同公理是什么以及它们的应用示例。

概率的3条公理是什么?

概率公理是:

  1. 概率公理 1 :事件发生的概率不能为负。
  2. 概率公理2 :某个事件发生的概率为1。
  3. 概率公理3 :一组互斥事件的概率等于所有概率之和。

概率三公理也被称为柯尔莫哥洛夫公理,因为它们是由这位俄罗斯数学家于1933年提出的。

下面更详细地解释每种类型的概率公理。

公理1

概率的第一条公理说,事件发生的概率不能为负,因此它的值在 0 和 1 之间。

0\leq P(A)\leq 1

如果一个事件的概率为零,则意味着它不可能发生。另一方面,如果某个事件的概率为1,则意味着该事件肯定会发生。所以,一个事件的概率值越高,它发生的可能性就越大。

公理2

概率的第二个公理指出,某个事件发生的概率等于 1。

P(\Omega)=1

某个事件是总会发生的随机经历的结果。因此,安全事件也可以定义为随机实验的样本空间。

请参阅:安全事件

公理3

概率的第三个公理指出,给定一组互斥事件,所有事件的联合概率等于所有发生概率的总和。

A\cap B= \varnothing \ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black}\ P(A\cup B)=P(A)+P(B)

当两个或多个事件不能同时发生时,它们是排他的。因此,计算联合概率时,不必考虑它们同时发生的概率。

请参阅:排除事件

概率公理示例

作为例子,下面我们将分析掷骰子实验的几个结果,以便您可以看到概率公理得到满足。

当您掷骰子时,有六种可能的结果,如下所示:

\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}

在这种情况下,所有结果都有相同的可能性,因此要确定每个结果发生的概率,我们只需找到结果的概率即可。因此,我们应用拉普拉斯规则公式来计算每种可能结果的概率:

P(\text{cualquier n\'umero})=\cfrac{1}{6}=0,167

那么,由于获得每个结果的概率都是正的,因此满足第一条概率公理。

现在让我们检查第二个公理。在这种情况下,某个事件“得到一个从1到6的数字”,所以我们添加得到每个结果的概率:

\begin{array}{l}P(\text{n\'umero del 1 al 6})=\\[2ex]=P(1)+P(2)+P(3)+P(4)+P(5)+P(6)=\\[2ex]=0,167+0,167+0,167+0,167+0,167+0,167=\\[2ex]=1\end{array}

因此,某个事件发生的概率等于1,因此也满足概率第二公理。

最后,剩下的就是验证概率的第三条公理。我们通过掷骰子获得的不同结果是互斥的,因为例如如果我们掷出 2,我们就不能再得到 5。因此,获得任意两个数字的计算可以通过两种方式进行:拉普拉斯规则或通过添加每个结果的概率。

P(2 \text{ o } 5)=\cfrac{2}{6}=0,33

P(2 \text{ o } 5)=P(2)+P(5)=0,167+0,167=0,33

在这两种情况下,我们得到相同的概率值,因此第三个概率公理也成立。

从概率公理推导出来的属性

从概率的三个公理,我们可以推导出以下性质:

  1. 不可能事件发生的概率为零。
  2. P(\varnothing)=0

  3. 任何事件发生的概率都等于或小于1。
  4. P(A)\leq 1

    0\leq P(A)\leq 1

  5. 一个事件的概率等于一减去其互补事件的概率。
  6. P(A)=1-P\left(\overline{A}\right)

  7. 如果一个事件包含在另一个事件中,则第一个事件的概率必须小于或等于第二个事件的概率。
  8. A\subset B \ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black}\ P(A)\leq P(B)

  9. 两个事件并集的概率是它们的概率之和减去它们相交的概率。
  10. P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B)

  11. 给定一组两两不相容事件,通过将每个事件发生的概率相加来计算它们的联合概率。
  12. P(A_1\cup A_2 \cup \ldots\cup A_n)=P(A_1)+P(A_2)+\ldots+P(A_n)

  13. 如果样本空间有限,某个事件为S={x 1 ,x 1 ,…,x k },则该事件发生的概率等价于下面的表达式:
  14. P(S)=P(x_1)+P(x_2)+\ldots+P(x_n)

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