„Wahrscheinlichkeitsinhalt“ – Versionsunterschied

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W\left(\bigcup_{i=1}^n A_i\right) = \sum_{i=1}^n W(A_i) </math>.
W\left(\bigcup_{i=1}^n A_i\right) = \sum_{i=1}^n W(A_i) </math>.
:Diese Eigenschaft ist die [[endliche Additivität]] der Mengenfunktion <math>W</math>. Diese folgt für beliebige <math>n</math> durch [[vollständige Induktion]] aus der Additivität für zwei disjunkte Ereignisse. Dabei gilt <math>\bigcup_{i=1}^n A_i \in \mathcal{A}</math>, da <math>\mathcal{A}</math> eine Algebra ist.
:Diese Eigenschaft ist die [[endliche Additivität]] der Mengenfunktion <math>W</math>. Diese folgt für beliebige <math>n</math> durch [[vollständige Induktion]] aus der Additivität für zwei disjunkte Ereignisse. Dabei gilt <math>\bigcup_{i=1}^n A_i \in \mathcal{A}</math>, da <math>\mathcal{A}</math> eine Algebra ist.
* Die in der Definition des Wahrscheinlichkeitsinhalts angegebenen Eigenschaften sind die Axiome I bis V von Kolmogoroff für die Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten zu Ereignissen, die eine Algebra bilden.<ref>{{Literatur |Autor=[[Andrei Nikolajewitsch Kolmogorow|A. Kolmogoroff]] |Titel=Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung |Reihe=Ergebnisse der Mathematik und ihrer Grenzgebiete |BandReihe=3 |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Datum= 1933}} Reprint: {{Literatur |Autor= |Titel=Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung |Verlag=Springer-Verlag |Ort=Berlin / Heidelberg / New York |Datum= 1973 |ISBN=978-3-642-49596-0 |DOI=10.1007/978-3-642-49888-6 |Online=https://archive.org/details/kolmogoroff-1933-grundbegriffe-der-wahrscheinlichkeitsrechnung}}</ref>
* Wenn <math>(\Omega, \mathcal{F},P)</math> ein Wahrscheinlichkeitsraum ist, dann ist <math>P</math> ein Wahrscheinlichkeitsinhalt auf <math>\mathcal{F}</math>, da die Sigma-Algebra <math>\mathcal{F}</math> auch eine Algebra ist und da aus der Sigma-Additivität die endliche Additivität folgt.
* Wenn <math>(\Omega, \mathcal{F},P)</math> ein Wahrscheinlichkeitsraum ist, dann ist <math>P</math> ein Wahrscheinlichkeitsinhalt auf <math>\mathcal{F}</math>, da die Sigma-Algebra <math>\mathcal{F}</math> auch eine Algebra ist und da aus der Sigma-Additivität die endliche Additivität folgt.



Version vom 1. Mai 2024, 23:13 Uhr

Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt ist in der Wahrscheinlichkeitstheorie eine Verallgemeinerung des Konzeptes des Wahrscheinlichkeitsmaßes. Während ein Wahrscheinlichkeitsmaß eine sigma-additive Mengenfunktion ist, ist ein Wahrscheinlichkeitsinhalt eine endlich additive Mengenfunktion, die sigma-additiv sein kann, aber nicht muss. Während bei einem Wahrscheinlichkeitsmaß die Ereignisse, denen das Wahrscheinlichkeitsmaß eine Wahrscheinlichkeit zuordnet, eine Sigma-Algebra bilden, bilden die Ereignisse, denen ein Wahrscheinlichkeitsinhalt eine Wahrscheinlichkeit zuordnet, eine (Mengen-)Algebra, die eine Sigma-Algebra sein kann, aber nicht muss. Von besonderem Interesse sind diejenigen Wahrscheinlichkeitsinhalte, die zwar endlich additiv, aber nicht sigma-additiv sind und damit keine Fortsetzung durch ein Wahrscheinlichkeitsmaß besitzen.

Definition

Das System der Ereignisse sei durch eine Algebra auf einer nichtleeren Ergebnismenge gegeben. Eine Mengenfunktion heißt Wahrscheinlichkeitsinhalt auf genau dann, wenn die folgenden Eigenschaften erfüllt sind:

  • Die Wahrscheinlichkeit der Vereinigung von zwei unvereinbaren Ereignissen ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten der beiden Ereignisse;

Eigenschaften

  • Für endlich viele paarweise unvereinbare Ereignisse ist die Wahrscheinlichkeit des Vereinigungsereignisses durch die Summe der Wahrscheinlichkeiten der Ereignisse gegeben;
.
Diese Eigenschaft ist die endliche Additivität der Mengenfunktion . Diese folgt für beliebige durch vollständige Induktion aus der Additivität für zwei disjunkte Ereignisse. Dabei gilt , da eine Algebra ist.
  • Die in der Definition des Wahrscheinlichkeitsinhalts angegebenen Eigenschaften sind die Axiome I bis V von Kolmogoroff für die Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten zu Ereignissen, die eine Algebra bilden.[1]
  • Wenn ein Wahrscheinlichkeitsraum ist, dann ist ein Wahrscheinlichkeitsinhalt auf , da die Sigma-Algebra auch eine Algebra ist und da aus der Sigma-Additivität die endliche Additivität folgt.

Beispiel

Sei . Eine Algebra über ist durch das Mengensystem

gegeben. Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt auf ist durch

definiert.

Folgende Eigenschaften dieses Beispiels sind bemerkenswert:

  • Die Algebra ist keine Sigma-Algebra, da die einelementigen Mengen für alle in enthalten sind, aber z. B.
nicht in enthalten ist.
  • Der Wahrscheinlichkeitsinhalt ist keine sigma-additive Mengenfunktion auf der Algebra , da beispielsweise
gilt.
  • Die vom Mengensystem erzeugte Sigma-Algebra ist , da in alle einelementigen Teilmengen von enthalten sind und da abzählbar unendlich ist.
  • Es existiert keine Fortsetzung von zu einem Wahrscheinlichkeitsmaß auf , da bereits auf nicht sigma-additiv ist.
  • Es ist nicht offensichtlich, ob eine Fortsetzung der auf definierten Mengenfunktion zu einem Wahrscheinlichkeitsinhalt auf existiert.

Geschichte

Spätestens mit der axiomatischen Fundierung der Wahrscheinlichkeitstheorie durch Kolmogoroff wurde die axiomatische Postulierung der Sigma-Additivität als Eigenschaft der Wahrscheinlichkeit zur dominierenden Richtung in der Wahrscheinlichkeitstheorie. Die Sigma-Additivität ist dabei das entscheidende Bindeglied zur Maßtheorie. Die Modellierung der Wahrscheinlichkeit durch eine sigma-additive Mengenfunktion auf einer Sigma-Algebra von Ereignissen führt zum Konzept des Wahrscheinlichkeitsmaßes, das aus maßtheoretischer Sicht ein normiertes endliches Maß ist.

Allerdings gab es auch die Gegenposition, dass das Konzept der Wahrscheinlichkeit durch einen Wahrscheinlichkeitsinhalt adäquater beschrieben ist als durch ein Wahrscheinlichkeitsmaß. Zwei prominente Vertreter dieser Gegenposition waren Bruno de Finetti[2][3] und Leonard Jimmie Savage.[4] Dabei sind insbesondere diejenigen Wahrscheinlichkeitsinhalte von Interesse, die kein Wahrscheinlichkeitsmaß sind.

Konstruktion und Fortsetzung

Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt ist ein durch die Bedingung normierter Inhalt. Ein Inhalt im Sinn der Maßtheorie wird in der englischsprachigen Literatur als charge[5] oder finitely additive measure[6] bezeichnet, wobei die letzte Bezeichnung missverständlich ist, da es sich nicht um ein Maß handelt. Entsprechend gibt es auch die Bezeichnung probability charge[7] oder finitely additive probability[8] für einen Wahrscheinlichkeitsinhalt.

Ein sigma-additiver Wahrscheinlichkeitsinhalt auf einer Algebra ist ein Prämaß und kann nach dem Maßerweiterungssatz von Carathéodory zu einem Wahrscheinlichkeitsmaß auf fortgesetzt werden. Diese Fortsetzung ist eindeutig, da ein Wahrscheinlichkeitsinhalt endlich und damit auch σ-endlich ist.

Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt, der nicht sigma-additiv ist, wird als merely finitely additive[9] bezeichnet und wirft folgende Fortsetzungsprobleme auf: Kann ein nicht sigma-additiver Wahrscheinlichkeitsinhalt auf einer Algebra über zu einem Wahrscheinlichkeitsinhalt auf der Sigma-Algebra fortgesetzt werden? Falls ja, ist die Fortsetzung eindeutig?

Wahrscheinlichkeitsinhalte auf Teilmengen von haben besondere Beachtung gefunden[10][11], insbesondere im Zusammenhang mit dem Konzept einer gleichförmigen Verteilung der Wahrscheinlichkeit auf [12][13].

Der Wahrscheinlichkeitsinhalt aus dem Abschnitt Beispiel wird durch das Konzept der asymptotischen Dichte (oder natürlichen Dichte) auf ein Mengensystem fortgesetzt, für das gilt. Das Mengensystem enthält alle Teilmengen von , für die der Grenzwert

existiert. Dabei bezeichnet die Mächtigkeit einer Menge. Für alle ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf dem Messraum . Allerdings ist keine Algebra[14], da es Teilmengen und von gibt, die eine asymptotische Dichte besitzen, während die Menge keine asymptotische Dichte besitzt.[15]

Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt, der auf einer Algebra über definiert ist, die eine echte Teilmenge der Algebra über ist, kann zu einem Wahrscheinlichkeitsinhalt auf fortgesetzt werden; die Fortsetzung ist aber im Allgemeinen nicht eindeutig.[16]

Rein endlich additive Wahrscheinlichkeitsinhalte

Für die Zerlegung eines Wahrscheinlichkeitsinhalts in eine sigma-additive Komponente und eine endliche additive Komponente wird eine extreme Form eines nur endlich additiven, d. h. nicht sigma-additiven, Wahrscheinlichkeitsinhalts (merely finitely additive probability) benötigt, das Konzept des rein endlich additiven Wahrscheinlichkeitsinhalts (purely finitely additive probability).

Definition: Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt auf einer Algebra heißt rein endlich additiver Wahrscheinlichkeitsinhalt genau dann, wenn für jede nicht-negative sigma-additive Mengenfunktion gilt[17]

Eine Charakterisierung rein endlich additiver Wahrscheinlichkeitsinhalte durch eine notwendige und hinreichende Bedingung gibt folgender Satz an.

Satz: Ein Wahrscheinlichkeitsinhalt auf einer Algebra über ist genau dann rein endlich additiv, wenn für jedes eine abzählbare Zerlegung von mit existiert.[18][19]

Der Wahrscheinlichkeitsinhalt aus dem obigen Beispiel ist ein rein endlich additiver Wahrscheinlichkeitsinhalt. Für diesen gilt sogar, dass eine Zerlegung von existiert, so dass für alle gilt. Ein solcher Wahrscheinlichkeitsinhalt heißt streng endlich additiv (strongly finitely additive).[20]

Zerlegungssatz für Wahrscheinlichkeitsinhalte

Basierend auf einem Zerlegungssatz für Inhalte[21] ergibt sich folgender Zerlegungssatz für Wahrscheinlichkeitsinhalte.

Satz: Für einen Wahrscheinlichkeitsinhalt auf einer Algebra existieren ein Zahl , ein sigma-additiver Wahrscheinlichkeitsinhalt auf und ein rein endlich additiver Wahrscheinlichkeitsinhalt auf , sodass

Dabei ist eindeutig; im Fall ist eindeutig; im Fall ist eindeutig.[22][23]

Aus diesem Zerlegungssatz ergibt sich die Bedeutung von rein endlich additiven Wahrscheinlichkeitsinhalten für die Darstellung und Konstruktion von Wahrscheinlichkeitsinhalten, die sich stets als Konvexkombination eines sigma-additiven Wahrscheinlichkeitsinhalts und eines rein endlich additiven Wahrscheinlichkeitsinhalts darstellen lassen.

Literatur

  • Patrick Billingsley: Probability and Measure (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 3. Auflage. Wiley, New York 1995, ISBN 0-471-00710-2.
  • Nicolas H. Bingham: Finite additivity versus countable additivity. In: Journal Electronique d'Histoire des Probabilités et de la Statistique / Electronic Journal for History of Probability and Statistics. Band 6, Nr. 1, 2010, S. 1–35 (jehps.net [PDF]).
  • A. Blass, R. Frankiewicz, G. Plebanek, C. Ryll-Nardzewski: A note on extensions of asymptotic density. In: Proceedings of the American Mathematical Society. Band 129, Nr. 11, 2001, S. 3313–3320 (ams.org [PDF]).
  • Pierre Druilhet, Erwan Saint Loubert Bié: Improper versus finitely additive distributions as limits of countably additive probabilities. In: Annals of the Institute of Statistical Mathematics. Band 73, 2021, S. 1187–1202, doi:10.1007/s10463-020-00779-8.
  • Bruno de Finetti: Theory of Probability. Band 1. Wiley, Chichester 1974, ISBN 0-471-92611-6.
  • Bruno de Finetti: Theory of Probability. Band 2. Wiley, Chichester 1975, ISBN 0-471-92612-4.
  • Joseph B. Kadane, Anthony O’Hagan: Using finitely additive probability: uniform distributions on the natural numbers. In: Journal of the American Statistical Association. Band 90, Nr. 430, 1995, S. 626–631, JSTOR:2291075.
  • Ryoichi Kunisada: On the Additive Property of Finitely Additive Measures. In: Journal of Theoretical Probability. Band 35, 2022, S. 1782–1794, doi:10.1007/s10959-021-01115-3.
  • Dorothy Maharam: Finitely Additive Measures on the Integers. In: Sankhyā: The Indian Journal of Statistics, Series A (1961–2002). Band 38, Nr. 1, 1976, S. 44–59, JSTOR:25050025.
  • Alan H. Mekler: Additive measures on N and the additivity property. In: Proceedings of the American Mathematical Society. Band 92, Nr. 3, 2001, S. 439–444, JSTOR:2044852.
  • Mark J. Schervish, Teddy Seidenfeld, Joseph B. Kadane: The extent of non-conglomerability of finitely additive probabilities. In: Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und verwandte Gebiete. Band 66, 1984, S. 205–226 (springer.com [PDF]).
  • Oliver Schirokauer, Joseph Kadane: Uniform distributions on the natural numbers. In: Journal of Theoretical Probability. Band 20, 2007, S. 429–441, doi:10.1007/s10959-007-0066-1.
  • Gerhard Schurz, Hannes Leitgeb: Finitistic and Frequentistic Approximation of Probability Measures with or without σ-Additivity. In: Studia Logica. Band 89, 2008, S. 257–283, doi:10.1007/s11225-008-9128-3.
  • Teddy Seidenfeld, Joseph B. Kadane, Mark J. Schervish, Rafael B. Stern: Finite additivity, complete additivity, and the comparative principle. In: Erkenntnis. 2024, doi:10.1007/s10670-023-00757-5.

Einzelnachweise

  1. A. Kolmogoroff: Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung (= Ergebnisse der Mathematik und ihrer Grenzgebiete. Band 3). Springer, Berlin 1933. Reprint: Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1973, ISBN 978-3-642-49596-0, doi:10.1007/978-3-642-49888-6 (archive.org).
  2. Nicolas H. Bingham: Finite additivity versus countable additivity. 2010, S. 4–5, 9–12.
  3. Bruno de Finetti: Wahrscheinlichkeitstheorie: Einführende Synthese mit kritischem Anhang. De Gruyter Oldenbourg, Wien / München 1981, ISBN 3-486-44701-7, S. 790 ff.
  4. Nicolas H. Bingham: Finite additivity versus countable additivity. 2010, S. 12–15.
  5. K. P. S. Bhaskara Rao, M. Bhaskara Rao: Theory of charges. Academic Press, 1983.
  6. Alan H. Mekler: Additive measures on N and the additivity property. 2001, S. 439.
  7. Oliver Schirokauer, Joseph Kadane: Uniform distributions on the natural numbers. 2007, S. 429.
  8. Joseph B. Kadane, Anthony O’Hagan: Using finitely additive probability: uniform distributions on the natural numbers. 1995.
  9. Teddy Seidenfeld et al.: Finite additivity, complete additivity, and the comparative principle. 2024.
  10. Dorothy Maharam: Finitely Additive Measures on the Integers. 1976.
  11. Alan H. Mekler: Additive measures on N and the additivity property. 2001.
  12. Joseph B. Kadane, Anthony O’Hagan: Using finitely additive probability: uniform distributions on the natural numbers. 1995.
  13. Oliver Schirokauer, Joseph Kadane: Uniform distributions on the natural numbers. 2007.
  14. A. Blass et al.: A note on extensions of asymptotic density. 2001, S. 3313.
  15. Patrick Billingsley: Probability and Measure. 1995, S. 35, Problem 2.18.b.
  16. Dorothy Maharam: Finitely Additive Measures on the Integers. 1976, S. 44.
  17. Teddy Seidenfeld et al.: Finite additivity, complete additivity, and the comparative principle. 2024, S. 9.
  18. Teddy Seidenfeld et al.: Finite additivity, complete additivity, and the comparative principle. 2024, S. 10.
  19. Mark J. Schervish et al.: The extent of non-conglomerability of finitely additive probabilities. 1984, S. 208, Theorem 2.2.
  20. Mark J. Schervish et al.: The extent of non-conglomerability of finitely additive probabilities. 1984, S. 208, Definition 2.2.
  21. Kôsaku Yosida, Edwin Hewitt: Finitely additive measure. In: Transactions of the American Mathematical Society. Band 72, Nr. 1, 1952, S. 46–66 (ams.org [PDF]).
  22. Teddy Seidenfeld et al.: Finite additivity, complete additivity, and the comparative principle. 2024, S. 10.
  23. Mark J. Schervish et al.: The extent of non-conglomerability of finitely additive probabilities. 1984, S. 208, Theorem 2.1.