Bifalgorithm post · Brisk · Chapter 1
What rules must a valid probability measure satisfy?
What rules must a valid probability measure satisfy? (Brisk · Chapter 1) — "In order for a function to be a valid probability measure, it must satisfy several…
Ideas in this flowchart
- Reglas para que una función sea una medida de probabilidad válida
- Tres reglas fundamentales
- Pr(Ω) = 1: el conjunto de todos los resultados posibles tiene probabilidad 1
- Pr(A) ≥ 0 para todo A ⊆ Ω: no existen probabilidades negativas
- Pr(A ∪ B) = Pr(A) + Pr(B) − Pr(A ∩ B): propiedad de aditividad
- La unión representa un «o» inclusivo, por lo que ambos eventos pueden ocurrir
- Se resta Pr(A ∩ B) porque la intersección se contó dos veces
- Ejemplo U y R: 0.4 + 0.7 − 0.2 = 0.9
- Ejemplo U y F: como U ∩ F = U, 0.4 + 0.5 − 0.4 = 0.5
- Si dos eventos son mutuamente excluyentes, su intersección es vacía y no hay nada que restar
- Ejemplo U y C: 0.4 + 0.1 − 0 = 0.5
- Reglas que se siguen lógicamente
- Pr(∅) = 0
- Pr(complemento de A) = 1 − Pr(A)
- Si A ⊆ B, entonces Pr(A) ≤ Pr(B)
