The probability that $C_2$ occurs given that event $C_1$ has occurred is called the conditional probability of $C_2$ given $C_1$ and is defined by
그림으로 표현하자면 아래와 같다.
Conditional probability is a probability?
조건부확률이 확률의 정의를 만족하는지 살펴보자.
Properites of Conditional Probability
Ex. Four cards are to be dealt successively, at random and without replacement, from an ordinary deck of playing cards. The probability of receving a spade, a heart, a diamond, and a club, in that order is..
$C_1$ : 1st - 13 / 52
$C_2$ : 2nd - 13 / 51
$C_3$ : 3rd - 13 / 50
$C_4$ : 4th - 13 / 49
(카드 놀이에서 4번을 뽑는데 각각 다른 걸 뽑을 확률을 나타낸 것)
- Prior probability vs. posterior probability
- Let $C_1, ... C_k$ : k causes of an event.
- P($C_i$) indicates the chance of $i$th cause.
If known, it is obtained from the past investigation >>>> prior probability
(쉽게 말해 알려진 확률을 prior probability)
- P($C_i | C$) indicates the chance of $i$th cause when the event $C$ happened.
It updates the past information >>>> posterior probability
Independence
Statistically / stochastically independent means independent in a probability sense.
Two events A and B are independent if and only if $P(A|B) = P(A|B^c) = P(A)$ or $P(B|A) =P(B|A^c) = P(B)$. Otherwise, they are independent.
Events $C_1, C_2, C_3$ are pairwise independents if and only if $P(C_1 \cap C_2) = P(C_1)P(C_2)$, $P(C_1 \cap C_3) = P(C_1)P(C_3)$, $P(C2 \cap C_3) = P(C_2)P(C_3)$.
Mutual Independence (모든 경우가 독립이면)
ex. Pairwise independence does not imply mutual independence
1,2,3,4가 적혀있는 spinner를 2번 돌렸다.
$C_1$은 두 번 돌린 spinner의 숫자의 합이 5가 되는 사건이고, $C_2$는 첫 번째 돌렸을 때 1이 나오면 되는 사건이고, $C_3$는 두 번째 돌렸을 때 4가 나오면 되는 사건이다.
표를 통해서 모든 경우의 수를 생각해보면
1st \ 2nd
1
2
3
4
1
(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
2
(2, 1)
(2, 2)
(2, 3)
(2, 4)
3
(3, 1)
(3, 2)
(3, 3)
(3, 4)
4
(4, 1)
(4, 2)
(4, 3)
(4, 4)
$C_1$ > 빨간색
$C_2$ > 파란색
$C_3$ > 민트색
Then $P(C_i) = 1/4, i = 1, 2, 3$, and for $i \neq j$, $P(C_i \cap C_j) = 1/16$.
Thus, C_1, C_2, C_3 are pairwise independent.
But, $C_1 \cap C_2 \cap C_3$ is the event that (1, 4) is spun and its probability is 1/16.
1. Find the smallest $\sigma$-field of subsets of $C$(체) = {1, 2, 3}.
2. Find the largest $\sigma$-field of subsets of $C$(체) = {1, 2, 3}.
Probability Space
Theorems
Remark
Thm 3.6. Continuity Property
위의 특징을 시각화하면 아래의 그림과 같다.
반드시 increasing sequence라는 조건이 있어야 한다.
증명을 해보면
파란색 별 모양이 의미하는 것이 $C_n$이 increasing sequence 중에서 가장 마지막에 나오는 집합이기에 앞서 나온 집합들을 다 포함할 수 있다는 것이다. 그러고 난 다음에 우리는 donut 모양으로 집합을 생각할 것인데 이것은 mutually exclusive의 성질을 사용하여 집합의 덧셈으로 표현하기 위함이다. 아래와 같이 표현할 수있다.
그러면 mutually exclusive 하기에 다음과 같이 표현이 가능하다.
decreasing sequence의 경우에도 같은 방향으로 살펴볼 수 있다. 그런데 이 때는 여집합을 사용해서 mutually exclusive한 성질을 사용하고자 한다.
- 어떤 Set $ C_1 $의 모든 element가 $ C_2 $의 element라면 Set $ C_1 $ 은 $ C_2 $의 Subset이라고 한다.
∀ $ x \in C_1 $ , $x \in C_2 $
Denoted by C_1 \subset C_2
Example
- Define two sets $ C_1 $ = {(x, y) : 0 $\leq$ $x$ = $y$ $\leq$ 1} and $ C_2 $ = {($x$, $y$) : 0 $\leq$ $x$ $\leq$ 1, 0 $\leq$ $y$ $\leq$ 1}. Because the elements of $ C_1 $ are the points on one diagonal of the square, then $C_1 \subset C_2 $.