Сложился стереотип, что теория вероятностей – это человеческая наука о случайности. На самом деле это не совсем точно. Это математическая дисциплина, изучающая свойства вероятностных пространств. Что такое вероятностное пространство? Это человеческая математическая модель для случая, когда пока ненаблюдаемое является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые. А что такое случайность? Это когда наше лучшее знание о пока ненаблюдаемом является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые. Т. е. теория вероятностей занимается лишь изучением второй части из определения случайности и никак не доказывает и не опровергает гипотезу о нашем лучшем знании о пока ненаблюдаемом. Т. е. в основе теории вероятности лежит гипотеза об объективном существовании случайности.
И как определяется вероятностное пространство? А определяется оно исключительно в виде частного случая теории множеств, лежащей в основе всей современной математики. Откажитесь от теории множеств и вся современная математика рассыпается в прах.
Итак вероятностное пространство – это сигма-алгебра с мерой на нем, называемой вероятностью.
Что такое «сигма-алгебра»? Это множество с обычными операциями на его подмножествах объединение («или») и пересечение («и»), обладающее замкнутостью относительно счетно-аддитивной операции объединения, т. е. любое объединение вида
UМi i=1,2,…, в свою очередь является подмножеством исходного множества.
Сложно и нелогично? Не вижу ничего сложного и нелогичного в условии замкнутости для операций «или» в части описания всего возможного набора будущих событий. Например, что необычного в событии для бросания монетки «выпадет орел или решка». Это не событие? Вполне себе событие, описывающее множество возможных будущих исходов бросаний. Единственная абстрация – это объединение бесконечного числа подмножеств, пронумерованных рядом натуральных чисел. Сложно привести простой и понятный любому человеку пример, что это за «зверь» и зачем он нужен. НО! Весь современный математический анализ (сложение, умножение, интегралы, дифференциалы и прочее основаны на этой самой счетной аддитивности) и потому можно констатировать, что она добавлена в теорию вероятностей с одной математической целью: чтобы можно было пользоваться методами математического анализа при изучении вероятностных пространств. Поэтому критика счетной аддитивности, как непонятной и бессмысленной абстракции, является не отдельной критикой теории вероятностей, а критикой всего современного математического анализа. Считаете математический анализ бесполезной абстракцией? Ну тогда и теорию вероятностей можно рассматривать аналогично.
Второй «стороной» вероятностного пространства является мера на нашем множестве, называемая вероятностью. Что такое просто мера? Это действительнозначная неотрицательная функция f на сигма-алгебре (т. е. множестве замкнутом относительно операции объединения подмножеств), удовлетворяющая нескольким вполне логичным условиям:
1) f(AUB)=f(A)+f(B)-f(AB)
2) если A подмножество B, то f(A)<=f(B)
3) если для любых i и j МiMj равно пустому множеству, то
f(UМi i=1,2,…,) = сумма f(Mi).
Что неестественного в этих условиях? Разве что в третьем условии бесконечность опять вызывает вопросы, как абстракция.
А почему наша мера Р называется вероятностной? А потому что к условиям для обычной меры добавляются еще два
1. Р(пустого множества) = 0
2. Р(от всего множества)=1
И в чем отличие от меры вообще? Только в конечности, потому что любую конечную меру можно путем центрировки и нормировки «загнать» в интервал [0,1]. Кстати, переход в нечеткой логике от интервала [0,1] к произвольному конечному интервалу выдается за новое слово в науке. С какого будуна, если операциями вычитания и деления, изучаемыми в начальной школе, все сводится к тому же [0,1]?
Как видите, ничего нелогичного и сложного в определении основного объекта изучения теории вероятностей нет, за исключением абстракции с бесконечной счетной аддитивностью. Да и последнее – это следствие основы современного математического анализа.
Вот и вопрос: чем плоха данная модель для описания случая
пока ненаблюдаемое является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые?
Разве для таких случаев можно представить, что нет операций «или» и «и» на событиях? Ерунда, это есть всегда. Шансы событий могут быть бесконечными? Ну ка нарисуйте мне бесконечность :). Счетная аддитивность? Ну да, это и представить сложно и ограничение, но для чего? Да только для того, чтобы пользоваться математическим анализом, хотя бы элементарными сложением, вычитанием и делением. Вы считаете, что операции – глупость человеческая? Ну тут уже мне возразить нечего. Это Ваше право так считать. И спорить нужна математика вообще или не нужна можно до бесконечности. Но если мы считаем, что математика нужна и соглашаемся с тем, что то, в том, с чем мы работаем, пока ненаблюдаемое является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые, то без вероятностного пространства нам не обойтись, а значит и не обойтись и без теории вероятностей, как единственной науки об изучении его свойств.
А какая альтернатива у предположения пока ненаблюдаемое является набором событий с некоторыми шансами их появления, как минимум, два из которых ненулевые? Только одна: это пока ненаблюдаемое может быть предсказано точно и значит ошибок и даже локальных убытков у нас нет и быть не может. Вы готовы для рынка доказать последнее?
)))
Всё же теория вероятностей, занимаясь случайными явлениями, исходит из того, что случайность это как бы природа этих явлений, их суть, но лишь во вторую очередь случайность это мера нашего незнания.
Понятно, что мы можем к процессу, протекание которого полностью детерминировано, применить теорию вероятностей и описывать этот процесс в терминах распределений, потом делать оценки и т.д. Однако, от этого суть данного процесса не становится случайной.
В теории вероятностей речь идет о случайной природе явления. Сам факт того, что мы говорим «условное распределение равно безусловному, а в безусловном есть хотя бы пара вариантов с ненулевыми вероятностями» означает не то, что мы не знаем, а то, что может быть как то, так и другое.
Вот как развести две ситуации? В одной мы не знаем и оно для нас случайно. В другой мы не знаем и узнать не можем, но надеемся на некое среднее знание и его устойчивость.