Lý thuyết xác suất

Lý thuyết xác suất là ngành toán học chuyên nghiên cứu xác suất.

Các nhà toán học coi xác suất là các số trong khoảng , được gán tương ứng với một biến cố mà khả năng xảy ra hoặc không xảy ra là ngẫu nhiên. Ký hiệu xác suất  được gán cho biến cố  theo tiên đề xác suất.

Xác suất mà biến cố  xảy ra khi biết việc xảy ra của biến cố  là một xác suất có điều kiện của  khi biết ; giá trị số của nó là  (với điều kiện là  khác 0). Nếu xác suất có điều kiện của  khi biết  là bằng với xác suất ("không có điều kiện")của , thì  và  được xem là các sự kiện độc lập. Vì quan hệ giữa  và  là đối xứng nên ta có thể nói rằng
.

Hai khái niệm chủ đạo trong lý thuyết xác suất là biến ngẫu nhiên và phân bố xác suất của một biến ngẫu nhiên; xem thông tin cụ thể ở các bài tương ứng.

Một cái nhìn trừu tượng về xác suất 

Các nhà toán học "thuần túy" thường xem lý thuyết xác suất là ngành nghiên cứu về các biến ngẫu nhiên và không gian xác suất — hướng này được đưa ra bởi Kolmogorov vào thập niên 1930. Một không gian xác suất là một bộ ba , trong đó:

  là tập không rỗng, đôi khi gọi là "không gian mẫu", trong đó mỗi thành viên của nó được coi là một kết quả có thể xảy ra của một thực nghiệm ngẫu nhiên. Ví dụ, nếu chọn ngẫu nhiên 100 cử tri trong số các cử tri tại California và hỏi họ sẽ bầu cho ai vào chức vụ thống đốc, thì tập tất cả các dãy gồm 100 cử tri California sẽ là không gian mẫu .
  là một σ-đại số của các tập con của , các thành viên của nó được gọi là các "biến cố". Ví dụ, tập tất cả các chuỗi gồm 100 cử tri California trong đó ít nhất 60 người sẽ bầu cho Schwarzenegger được xem là "biến cố" rằng ít nhất 60 trong số 100 người được chọn sẽ bầu cho Schwarzenegger. Nói rằng  là một σ-đại số có nghĩa rằng, theo định nghĩa, nó chứa , rằng phần bù của một biến cố bất kì là một biến cố, và rằng hợp của một chuỗi (hữu hạn hay vô hạn đếm được) các biến cố bất kì là một biến cố.
  là một độ đo (cụ thể là độ đo xác suất) trên , nghĩa là , đó là một σ-đại số và là đại số lớn nhất mà ta có thể tạo được bằng . 
Do đó, trong một không gian rời rạc, ta có thể bỏ qua  và chỉ viết  khi định nghĩa nó.

Mặt khác, nếu  không đếm được và ta dùng , ta sẽ gặp rắc rối khi định nghĩa phép đo xác suất  vì  quá lớn, nghĩa là sẽ có các tập mà không thể gán cho nó một độ đo duy nhất, ví dụ Banach-Tarski Paradox. Do đó, ta phải dùng một σ-đại số  nhỏ hơn (ví dụ. đại số Borel của  là σ-đại số nhỏ nhất có thể làm cho tất cả các tập mở trở nên đo được).

Một biến ngẫu nhiên  là một measurable function (hàm đo được) trên .
Ví dụ, số cử tri sẽ bầu cho Schwarzenegger trong mẫu 100 người là một biến ngẫu nhiên.

Nếu  là biến ngẫu nhiên bất kì, ký hiệu , viết tắt của , là xác suất của "biến cố" .

Về các phương pháp đại số khác với cách tiếp cận của Kolmogorov, mời xem bài algebra of random variables.

Triết lý trong ứng dụng của xác suất 

Một số nhà thống kê chỉ gán các xác suất cho các biến cố ngẫu nhiên, ví dụ, các biến ngẫu nhiên, mà cho kết quả thử nghiệm thực hay mang tính lý thuyết; đó là những nhà tần suất học (frequentist).Một số khác lại gán xác suất với những mệnh đề không chắc chắn, tùy theo mức độ chủ quan (personal probability) tin vào sự đúng đắn của nó. Những người như vậy là các nhà Bayes. Một nhà Bayes có thể gán một xác suất cho một mệnh đề như 'đã từng có sự sống trên Sao Hỏa một tỉ năm trước,' vì điều đó là không chắc chắn, trong khi một nhà tần suất học sẽ không gán xác suất cho những phát biểu ngẫu nhiên như vậy. Một nhà tần suất học có thể xem lời tuyên bố đó là không có ý nghĩa. Các nhà tần suất học chỉ gán xác suất cho kết quả của những thử nghiệm ngẫu nhiên được định nghĩa tốt, nghĩa là, khi có một không gian mẫu định sẵn. Trong kinh tế, xác suất đóng góp rất nhiều cho việc tính toán và đưa ra các giải pháp nghiên cứu thị trường,...

Xem thêm 
 Thuật ngữ xác suất và thống kê
 Các chủ đề về xác suất
 Các chủ đề về thống kê
 Các bài viết về thống kê
 Mô hình hóa dự báo
 Lý thuyết đo mờ
 Xác suất
 Tiên đề xác suất
 Phân bố xác suất
 Giá trị kì vọng
 Likelihood function
 Biến ngẫu nhiên
 Không gian mẫu
 Phương sai
 Độc lập thống kê
 Khái niệm trong xác suất
 Lý thuyết khả năng

Thư mục 
 Pierre Simon de Laplace (1812) Analytical Theory of Probability
 The first major treatise blending calculus with probability theory, originally in French: Theorie Analytique des Probabilités.
 Andrei Nikolajevich Kolmogorov (1933) Foundations of the Theory of Probability
 The modern measure-theoretic foundation of probability theory, originally in German: Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitrechnung. 
 Harold Jeffreys (1939) The Theory of Probability
 An empiricist, Bayesian approach to the foundations of probability theory. 
 Edward Nelson (1987) Radically Elementary Probability Theory
 Discrete foundations of probability theory, based on nonstandard analysis and internal set theory. downloadable. http://www.math.princeton.edu/~nelson/books.html
 Patrick Billingsley: Probability and Measure, John Wiley and Sons, New York, Toronto, London, 1979.

Tham khảo

 
Xác suất và thống kê

id:Peluang (matematika)