概率的公理化定义及性质

概率的公理化包括两个方面：一是事件的公理化表示（利用集合论），二是概率的公理化表示（测度论）。其次是建立在集合之上的可测函数的分析和研究，这就可以利用现代分析技术了。

1、这些工作是由前苏联数学家科尔莫格洛夫在1933年完成的。这里关于西格玛域（代数）等这些就不定义了，直接给出三条公理。

2、根据概率的公理化定义，概率指的是满足如下三个特点的集合函数（亦即以集合为定义域的实值函数）：（1）非负性。亦即概率的取值不能是负数。

实际上，任何“测度”，例如长度、面积、体积、重量等，都不能取负数。因此，作为针对“可能性”的测度，概率自然也不能取负数。

（2）正则性。亦即概率的取值不能超过1。

相较于其它的测度，正则性是概率这种测度的特别之处。因为诸如长度、面积、体积以及重量之类的测度都没有取值上限这种约束。而概率的取值之所以要求不能超过1，实在是基于我们对“可能性”大小这一判断的经验（或习惯）做法。

（3）（无限）可列可加性。亦即无限个互不相容集合（事件）的并的概率，等于无限个（与每一个集合相对应的）概率之和。

概率的可列可加性有两个含义：

一是互不相容的集合的并的概率，等于其中每一个集合的概率之和。这一规定仍是基于现实的经验。

二是要求在“可能性”的测度过程中不能出现无限个概率之和不存在的情况，因为这也是违背经验的事情。

扩展资料：

概率的无限可列可加性的应用：

满足公理化定义的概率还具有连续性，亦即它既具有下连续性，也具有上连续性。

基于概率的无限可列可加性，我们很容易推导出概率的有限可列可加性。但基于概率的有限可列可加性，我们并不能逆推出概率的无限可列可加性。

在概率满足有限可列可加性的基础上，还必须再增加一个概率满足下连续的假设，才能推出这个概率函数满足无限可列可加性的结论。