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无穷集合的概率测度与势(基数)之间的一个矛盾。
下面谈谈我对这问题的一些看法:
(1)集合论中集合的势(基数),与概率论中事件的概率,没有任何关系,是两回事情。
所以,我们在讨论事件概率的计算时,不应该把集合论中集合的势(基数)拉扯进来。
(2)在概率论中,当样本空间中的样本点数有限而且等概率时,可以用样本点个数之比
来计算事件的概率;当样本空间是一个区域,样本空间中的样本点数无穷而且等概率时,
可以用测度之比来计算事件的概率。
(3)楼主提出:能不能将样本点数有限的情形,直接推广到样本点数无穷的情形?当
样本空间中的样本点数无穷而且等概率时,能不能也用样本点数之比来计算事件的概率?
这种想法是很自然的,也有一定的道理。
(4)但是,在传统的标准的数学中,这种想法是行不通的。按照传统的标准的数学的观点,
无穷大不是一个具体的数,不能像普通的数那样作加减乘除运算。所以,当样本点数无穷时,
样本点数之比是没有意义的,显然不能用样本点数之比来计算事件的概率。
(5)然而,如果我们愿意接受“非标准分析”的观点,楼主提出的想法,倒是有可能实现的。
照“非标准分析”的观点看来,在数系中,除了普通的实数以外,还可以有无穷大实数存在。
在“非标准分析”中,无穷大实数都是具体的数,可以像普通的实数那样,作加减乘除运算,
服从与普通的实数运算同样的运算规律。
(6)设样本空间用区间[0,2]表示,事件 A 用区间[0,1]表示。按照“非标准分析”观点,
我们可以取一个无穷大正整数 N ,将样本空间[0,2]平均分成 2N 个小区间,每一个小区间
的长度都是 1/N 。因为 N 是一个无穷大正整数,所以小区间的长度 1/N 是一个无穷小量。
如果我们把每一个长度为无穷小的区间,都看作是一个样本点。这样,样本空间[0,2]中就有
2N 个样本点。同时,区间[0,1]被平均分成了 N 个长度为 1/N 的小区间,也就是说,代表
事件 A 的区间[0,1]中有 N 个样本点。设已知随机变量是均匀分布的,每一个长度为 1/N 的
小区间的概率是相等的,也就是说,每一个样本点都是等概率的,所以,可以用下列公式来计算
事件 A 的概率:
P(A)=(区间[0,1]中的样本点个数)/(区间[0,2]中的样本点个数)=N/(2N)=1/2 。
(7)这样,我们依靠“非标准分析”的观点和方法,实现了楼主的理想:
当样本空间中的样本点数无穷而且等概率时,也能用样本点数之比来计算事件的概率。 |
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