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Axiomática de probabilidades; Axiomática de Kolomogrov
Tipologia: Resumos
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Dizemos que uma experiˆencia ´e aleat´oria se verifica as seguintes propriedades:
Algumas considera¸c˜oes:
A titulo de motiva¸c˜ao, convido o leitor a refletir sobre a seguinte pergunta:
Ora bem, para ajudar na an´alise, vamos supor que existe uma moeda (equilibrada), com as fa- ces {♠, ♣}. Considerando a experiˆencia aleat´oria: ”Lan¸car a moeda e resgistar a sua face”. Podemos a cada acontecimento associar um subcon- junto de Ω, por ex:
Os acontecimentos que acab´amos de definir s˜ao sub- conjuntos de Ω, vamos ver que, cada um destes subconjuntos em particular, pertence a uma classe muito especial, designada por σ − algebra.
O conjunto (ou classe) A ´e uma σ − algebra sobre Ω, se s˜ao verificadas as seguintes propriedades:
Sn i=1 bi^ ∈ A Estamos a considerar que os acontecimentos s˜ao finitos ou infinitos numer´aveis. Nestas condi¸c˜oes dizemos que A = P(Ω) ´e o espa¸co dos aconteci- mentos sobre Ω.
Exerc´ıcio: Mostre que o conjunto B:= {{♠} , {♠, ♣} , {♣} , {∅}}, ´e uma σ − algebra sobre Ω := {♠, ♣}.
Chama-se espa¸co de amostra ou espa¸co amostral `a dupla (Ω, A). E importante sublinhar que:´
No exemplo de h´a pouco,o espa¸co de amostra continha um nº finito de casos.
O nº de lan¸camentos at´e obter ♣ :Estaria- mos neste caso, perante um espa¸co de amostra que continha um nº infinito de casos numer´aveis, j´a que o espa¸co de resultados seria todo o conjunto { 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , · · ·}.
Teorema 1. ∅ ∈ A
Demonstra¸c˜ao. Pela defini¸c˜ao de σ − algebra, sabe- mos que se Ω ∈ A ⇒ Ω¯ ∈ A, Ω =¯ ∅
Teorema 2. Se b 1 , b 2 ∈ A ent˜ao
b 1 ∩ b 2 ∈ A
Demonstra¸c˜ao. Pelas al´ıneas 2 e 3 da defini¸c˜ao, sa- bemos que b¯ 1 ∪ b¯ 2 ∈ A ⇒ b 1 ∪ b 2 =b 1 ∩ b 2 ∈ A
Teorema 3. Se b 1 , b 2 , b 3 , · · · , bn ∈ A, ent˜ao
[^ n
i=
bi ∈ A
Demonstra¸c˜ao. Racioc´ınio an´alogo ao da dem. do teorema 2
Se associarmos (Ω, A) a uma experiˆencia aleat´oria e sendo p(x) uma fun¸c˜ao que tem o dom´ınio em A e contradom´ınio em B (que veremos mais adiante que tem valores entre [0;1]) dizemos que p ´e uma medida de probabilidade se satisfaz os seguines axiomas:
p
j=
bi
j=
bj
Ao terno (Ω, A, p(x)) chamamos de espa¸co de probabilidade que nada mais ´e do que um modelo probabil´ıstico para uma ex- periˆencia.
Exemplo: Seja a experiˆencia: ”Lan¸camento de um dados equilibrado”. Seja o acontecimento c := { 1 , 2 , 3 }: ”Sai face 1, 2 ou 3”.Esse acontecimento tem probabilidade de cinquenta por cento, i,e. p(c)=0.
Teorema 4. p(∅) = 0
Demonstra¸c˜ao. Fazendo b 1 = b 2 = b 3 = · · · = bn = ∅, pelo axioma 3, p(bj ) = 0, caso contrario a s´erie divergia.
Teorema 5. Se b ∈ A, ent˜ao p(¯b) = 1 − p(b)
Demonstra¸c˜ao. Pelo axioma 2, p(Ω) = 1 e sendo b ∩ ¯b = ∅, ent˜ao recorrendo ao axioma 3 e tendo em cosidera¸c˜ao que Ω = b ∪ ¯b, p(b) + p(¯b) = 1 ↔ p(¯b) = 1 − p(b)
Teorema 6. p(A) = p(A ∪ B) + p(A ∪ B¯)
Demonstra¸c˜ao. A = (A ∩ B¯) ∪ (A ∩ B) e (A ∩ B¯) ∩ (A ∩ B) = ∅, pelo axioma 3 p(A) = p(A ∪ B) + p(A ∪ B¯)
Teorema 7. Se a, b ∈ A e a ⊂ b ent˜ao p(a) ≤ p(b).
Demonstra¸c˜ao. b = (b ∩ ¯a) ∪ (b ∩ a) como a ⊂ b ent˜ao a ∩ b= a, ou seja, b = (b ∩ ¯a) ∪ a. Como (b ∩ ¯a) ∩ a = ∅, novamente pelo axioma 3 p(b) = p(a)+p(b∩¯a) Pelo axioma 1 p(b∩¯a) ≥, que significa p(a) ≤ p(b)
Este ´ultimo teorema tem um interesse em parti- cular, pois ir´a permitir uma melhor compreens˜ao da dem. do teorema 4. Note-se que ∅ ∈ B, ∀B ∈ A, assim como B ∈ Ω, ent˜ao, pelo teorema 7, p(∅) ≤ p(B) ≤ p(Ω) ou seja 0 ≤ p(B) ≤ 1.