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ボレル集合

拡大実数系上のボレル集合

拡大実数系上の開集合系から生成される最小のσ-代数をボレル集合族と呼びます。ボレル集合族は拡大実数系上の近傍系や特定の近傍系から生成することもできます。

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拡大実数系

拡大実数系における距離

拡大実数系は区間と位相同型であるため、同相写像を利用することにより、区間上の距離を用いて拡大実数系上の距離を定義できます。

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ボレル可測関数

ボレル可測関数の定義

ボレル集合上に定義された関数によるボレル集合の逆像がボレル可測であることが保証される場合、そのような関数はボレル可測であると言います。

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ルベーグ可測関数

ルベーグ可測関数の定義

ルベーグ集合上に定義された関数によるボレル集合の逆像がルベーグ可測であることが保証される場合、そのような関数はルベーグ可測であると言います。

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上限・下限

確率変数どうしの上限と下限は確率変数

確率変数族の実現値の上限や下限を与える写像は拡大実数値確率変数です。特に、すべての確率変数族の要素であるすべての確率変数が有界である場合、それらの実現値の上限や下限を与える写像は確率変数です。

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拡大実数値確率変数

確率変数の絶対値は確率変数

確率変数のもとでの実現値の絶対値を与える写像は確率変数です。また、拡大実数値確率変数のもとでの実現値の絶対値を与える写像は拡大実数値確率変数です。

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拡大実数値確率変数

確率変数どうしの商は確率変数

確率変数どうしの商が定義可能であるならば、それもまた確率変数になります。また、拡大実数値確率変数どうしの商が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

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拡大実数値確率変数

確率変数どうしの積は確率変数

確率変数どうしの積として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。また、拡大実数値確率変数どうしの積が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

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拡大実数値確率変数

確率変数どうしの差は確率変数

確率変数どうしの差として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。また、拡大実数値確率変数どうしの差が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

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拡大実数値確率変数

確率変数どうしの和は確率変数

確率変数どうしの和として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。また、拡大実数値確率変数どうしの和が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

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ボレル集合

確率変数の定義

標本点に対して実数を1つずつ割り当てる写像を確率変数と呼びます。確率論の公理と整合的な形で確率変数の概念を定義します。

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σ-代数

コルモゴロフの0-1の法則(事象族の末尾事象の確率)

可算事象族の要素である無限個の事象の影響を受ける一方で、有限個の事象の影響を受けない事象を末尾事象と呼びます。可算事象族が独立である場合、その任意の末尾事象の確率は0または1のどちらか一方に定まります。これをコルモゴロフの0-1の法則と呼びます。

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σ-代数

有限個の事象族の独立性(有限個の事象族が生成するσ-代数どうしの独立性)

有限個の事象族から選ばれた事象どうしが独立になることが保証される場合、それらの事象族は独立であると言います。有限個の事象族が独立であり、各々が積事象について閉じているとともに全体事象を要素として持つ場合、それらから生成されるσ-代数もまた独立になることが保証されます。

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コルモゴロフの不等式

コルモゴロフの不等式(コルモゴロフの最大不等式)

有限かつ独立な確率変数列を構成する個々の確率変数の期待値がゼロであるとともに分散が有限である場合、その確率変数列の部分和として定義される確率変数がある値以上の値をとる確率の上限を特定できます。コルモゴロフの不等式はチェビシェフの不等式の一般化です。

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リーマン積分

多変数関数の定積分の加法性

n次元空間上に存在する有界かつ閉な直方体領域上に定義された多変数関数が多重リーマン積分可能であることと、その関数がすべての小直方体領域において多重リーマン積分可能であることは必要十分です。

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一様連続関数

多変数関数の一様連続性

多変数関数が一様連続であることの意味を定義するとともに、多変数関数が一様連続であること、ないし一様連続ではないことを判定する方法について解説します。

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有理数の定義

整数と非ゼロの整数の比として表現される実数を有理数と呼びます。有理数集合上に加法と乗法と大小関係を定義すると全順序体になります。その一方で、有理数集合は連続性を満たしません。

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リーマン積分

多変数関数の多重リーマン積分可能性と定積分の定義

n次元空間上に存在する有界かつ閉な直方体領域上に定義された有界な多変数関数が多重リーマン積分可能であることの意味を定義するとともに、多重リーマン積分可能であること、ないし多重リーマン積分可能ではないことを判定する方法を解説します。

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中心極限定理

正規分布(ガウス分布)と標準正規分布

人間の身長の分布や試験の得点の分布など、現実の様々な局面において正規分布は登場します。また、試行を繰り返し行う状況において各回の結果が独立同一分布(i.d.d.)にしたがう場合、試行回数を限りなく増やすと、標本平均の確率分布は正規分布へ限りなく近づきます(中心極限定理)。

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一様分布

連続型の一様分布

連続型の確率変数の確率分布を記述する確率密度関数が定数関数である場合、その確率変数は連続型の一様分布にしたがうと言います。連続型一様分布にしたがう確率変数を定義するとともに、その期待値と分散を求めます。

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一様分布

離散型の一様分布

離散型の確率変数がすべての値を等しい確率でとる場合、そのような確率変数は離散型の一様分布にしたがうと言います。離散型一様分布にしたがう確率変数を定義するとともに、その期待値と分散を求めます。

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