ちょっと、記号が慣れないかもしれませんが、確率についてまとめてみました。
以前、食事摂取基準のはなしをどかで出したとき、条件付き確率の話が全然理解できてない方が多くて、びっくりしたことがあります。
そこで、少し書いたのがこれですが、集合の記号を使わないとなにも言えないので、使っています。
あと、測度という概念が出てきます。これは、集合の面積や体積みたいなものと思ってください。
触れていることは、 事象、確率、確率変数、確率分布、独立、条件付き確率 です。
ただし、条件付き確率は直接書いていません。だから、条件付き確率を定義してみてください(^^)。
(こういうの、管理栄養士の試験に出ないのかな?)
栄養士さん全体の集合をΩとします。そしてその部分集合をA, B, C… で表します。
そして、この集合の面積というか、測度を P で表します。
例えば P(Ω)でΩの測度 P(A)で A の測度 って具合です。
いま、P(Ω)=1 とします。つまり全体の測度は1です。
このとき Ωを確率空間 P を確率測度 といいます。
さて、一斉に栄養士さんに食事を作ってもらい、栄養士さんに対して、栄養士さんが作った食事のカロリーを対応させる関数を X としましょう。
X は Ωから実数 R への関数です。これを確率変数といいます。そしてΩの部分集合
A, B, C … を 事象 といいます。へんな言い回しですね。これを説明します。
そのために、もうひとつ、記号を用意します。
Rの部分集合 Uに対し、 X^(-1)(U) で Ωの元で X で移した値が U に含まれているもの全体 X^(-1)(U)={σ∈Ω| X(σ)∈ U } を表します。
つまり先ほどの例で言えば、作った料理のカロリーが U の範囲に含まれている栄養士さんたちの集合です。
だから U ={1500} とすると 作った料理のカロリーが1500kcalである栄養士さんたちからなる集合です。
この X^(-1)(U) の 測度は、 作った料理のカロリーが1500kcalである栄養士さんたちの人数を、栄養士さんすべての人数で割った数でしたよね。
A=X^(-1)(U)としておきます。
そうすると、こういう言い方ができます。栄養士さんに料理を作ってもらいました。その料理が1500kcalである確率は P(A) であると。
おわかりでしょうか。Xの行き先のの値や範囲を決めれば、それによってその事象が起きるΩの部分集合が決まり、その測度が、それが起こる確率になってるわけですね。
事象が二つあったとき、つまり A, B を事象としたとき、独立であるとは、
P(A∩B) = P(A)・P(B)
が成り立つときを言います。
つまり それぞれの確率は、相手の事象が起ころうが起きまいが、無関係だってことです。
そして、二つの確率変数 X, Y があるとき、この二つが独立とは、
P( X^(-1)({x}) ∩ Y^(-1)({y}} ) = P( X^(-1)({x}) )・P( Y^(-1)({y}) )
がすべての x, y について成り立つということです。
つまり Xが x である事象がおきる確率と Y が y である事象が起きる確率は、無関係 であるってことですね。
そして、このX, Y の従う確率分布が(2次元)正規分布に従うとき、この独立性は、無相関 であることと、おなじ意味になります。
だから x, y って数字に 相関がないということは 独立だ ってことになります。
例えば、y の値が何であっても、x の確率分布は変化しない。
逆に言えば、変化を与えるならば、それは、相関があるって世界が、(2次元)正規分布の世界です。
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