確率は測度論を使うべきか？ (215ﾚｽ)
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17(1): 2024/10/18(金)20:38 ID:9t5f0/lh(1/5) AAS
>>16
確率過程論までいかないと
真に確率空間の必要性、すなわち測度論的確率論
の必要性は、分らないと思う
1905年 アインシュタインのブラウン運動の理論が大きな刺激となって
確率過程の数学研究が盛んになり、測度論的確率論がその基礎付けに使われた
抽象的な測度論的確率論だけでは、理解は難しいのでは？
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
確率過程
数学的な定義
まず、時間のように一次元的なパラメタによって変化する確率変数を考えよう
確率空間 (Ω,F,P)・可測空間 (S, Σ)・全順序集合 T が与えられたとする
時刻 T で添字つけられる状態空間 S に値をとる確率過程 Xt とは
X:Ω×T→S
であり、すべての t ∈ T に対してXt がΩ 上の確率変数となるものである。換言すれば、ある確率空間で定義された確率変数の族
{X(ω,t)|t∈T}が確率過程である
普通、T としては離散時間 T = {1, 2, 3, …} や連続時間 T = [0, ∞) を考え、状態空間 S としてはユークリッド空間
R^d や整数 Z を考える
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
Stochastic process
Definitions
Stochastic process
A stochastic process is defined as a collection of random variables defined on a common probability space
(Ω,F,P),
In other words, for a given probability space
(Ω,F,P) and a measurable space
(S,Σ), a stochastic process is a collection of
S-valued random variables, which can be written as:{X(t):t∈T}.
Historically, in many problems from the natural sciences a point
t∈T had the meaning of time, so X(t) is a random variable representing a value observed at time t.
A stochastic process can also be written as
{X(t,ω):t∈T} to reflect that it is actually a function of two variables,t∈T and ω∈Ω.
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
ブラウン運動
1905年、アインシュタインにより、熱運動する媒質の分子の不規則な衝突によって引き起こされているという論文が発表された
ブラウン運動の数学的に厳密なモデルとして、ノーバート・ウィーナーの名を冠してウィーナー過程と呼ばれる連続型確率過程がある
1次元ウィーナー過程について述べる
定義
確率空間
(Ω,F,P)
上で定義された連続な確率過程 W(t) で次の性質を満たすものをウィーナー過程という
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
Brownian motion
Mathematics
Lévy characterisation
The French mathematician Paul Lévy proved the following theorem, which gives a necessary and sufficient condition for a continuous Rn-valued stochastic process X to actually be n-dimensional Brownian motion. Hence, Lévy's condition can actually be used as an alternative definition of Brownian motion.
Let X = (X1, ..., Xn) be a continuous stochastic process on a probability space (Ω, Σ, P) taking values in Rn. Then the following are equivalent:
18(1): 2024/10/18(金)20:39 ID:9t5f0/lh(2/5) AAS
>>16
確率過程論までいかないと
真に確率空間の必要性、すなわち測度論的確率論
の必要性は、分らないと思う
1905年 アインシュタインのブラウン運動の理論が大きな刺激となって
確率過程の数学研究が盛んになり、測度論的確率論がその基礎付けに使われた
抽象的な測度論的確率論だけでは、理解は難しいのでは？
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
確率過程
数学的な定義
まず、時間のように一次元的なパラメタによって変化する確率変数を考えよう
確率空間 (Ω,F,P)・可測空間 (S, Σ)・全順序集合 T が与えられたとする
時刻 T で添字つけられる状態空間 S に値をとる確率過程 Xt とは
X:Ω×T→S
であり、すべての t ∈ T に対してXt がΩ 上の確率変数となるものである。換言すれば、ある確率空間で定義された確率変数の族
{X(ω,t)|t∈T}が確率過程である
普通、T としては離散時間 T = {1, 2, 3, …} や連続時間 T = [0, ∞) を考え、状態空間 S としてはユークリッド空間
R^d や整数 Z を考える
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
Stochastic process
Definitions
Stochastic process
A stochastic process is defined as a collection of random variables defined on a common probability space
(Ω,F,P),
In other words, for a given probability space
(Ω,F,P) and a measurable space
(S,Σ), a stochastic process is a collection of
S-valued random variables, which can be written as:{X(t):t∈T}.
Historically, in many problems from the natural sciences a point
t∈T had the meaning of time, so X(t) is a random variable representing a value observed at time t.
A stochastic process can also be written as
{X(t,ω):t∈T} to reflect that it is actually a function of two variables,t∈T and ω∈Ω.
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
ブラウン運動
1905年、アインシュタインにより、熱運動する媒質の分子の不規則な衝突によって引き起こされているという論文が発表された
ブラウン運動の数学的に厳密なモデルとして、ノーバート・ウィーナーの名を冠してウィーナー過程と呼ばれる連続型確率過程がある
1次元ウィーナー過程について述べる
定義
確率空間
(Ω,F,P)
上で定義された連続な確率過程 W(t) で次の性質を満たすものをウィーナー過程という
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
Brownian motion
Mathematics
Lévy characterisation
The French mathematician Paul Lévy proved the following theorem, which gives a necessary and sufficient condition for a continuous Rn-valued stochastic process X to actually be n-dimensional Brownian motion. Hence, Lévy's condition can actually be used as an alternative definition of Brownian motion.
Let X = (X1, ..., Xn) be a continuous stochastic process on a probability space (Ω, Σ, P) taking values in Rn. Then the following are equivalent:
19: 2024/10/18(金)20:40 ID:9t5f0/lh(3/5) AAS
ダブり投稿すまん
21(2): 2024/10/18(金)21:58 ID:9t5f0/lh(4/5) AAS
>>20
>例の問題で、箱の中に数を入れる行為って確率過程なの？ なんで？
良い質問ですね。「箱入り無数目」のことね
下記ですね
2chｽﾚ:math
スレタイ 箱入り無数目を語る部屋25
ここのレスNo7より
重川一郎(京大)
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.math.kyoto-u.ac.jp
2013年度前期 確率論基礎
P47
第4章ランダム・ウォーク
この章では，最も簡単な確率過程としてランダム・ウォークを扱う．
単純ランダム・ウォーク
定義1.1 時間t をパラメーターとして持つ確率変数の族(Xt)を確率過程という．
Tとして[0,∞],Z+={0,1,2,・・・}などがよく使われる．[0,∞]のとき連続時間，Z+のとき離散時間という．
(引用終り)
ここで
・まず、Z+={0,1,2,・・・}の離散時間で
確率変数の族 Xtとして X0,X1,X2,・・・となります
・いま、X0,X1,X2,・・・ たちが、各サイコロによる確率過程だとして
それぞれが、1〜6の値を等確率で取るとします
・それが、箱入り無数目のスレ1での
実数列の集合 R^Nで.
s = (s1，s2，s3 ，・・・)
において、s1，s2，s3 ，・・・ たちに、各サイコロの目を入れて行ったと等価
そう見ることができるってことです
つまり、「箱入り無数目」の数を入れる行為は、確率過程を含むが それに限られない
しかし、確率過程はすでに確立された数学理論なので
だから、まずは 確率過程の数学理論を当て嵌めてみたらどうなるか？
そう考えるのは、数学としての定石です
22: 2024/10/18(金)22:00 ID:9t5f0/lh(5/5) AAS
>>21 タイポ訂正
・それが、箱入り無数目のスレ1での
↓
・それが、箱入り無数目のレス1での
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