घटना (संभावना सिद्धांत): Difference between revisions

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प्रायिकता सिद्धांत में, '''घटना''' [[प्रयोग (संभावना सिद्धांत)|'''प्रयोग (प्रायिकता सिद्धांत)''']] (प्रतिदर्श समष्टि का उपसमुच्चय) के [[परिणाम (संभावना)|परिणाम '''(प्रायिकता)''']] का '''[[सबसेट|उपसमुच्चय]] (गणित)''' है जिसे प्रायिकता निर्दिष्ट की जाती है।<ref>{{cite book|last=Leon-Garcia|first=Alberto|title=इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के लिए संभाव्यता, सांख्यिकी और यादृच्छिक प्रक्रियाएं|location=Upper Saddle River, NJ|publisher=Pearson|year=2008|isbn=9780131471221 |url=https://books.google.com/books?id=GUJosCkbBywC}}</ref> इस प्रकार से एक ही परिणाम कई अलग-अलग घटनाओं का अवयव हो सकता है,<ref>{{cite book|last=Pfeiffer|first=Paul E.|year=1978|title=संभाव्यता सिद्धांत की अवधारणाएँ|page=18|url=https://books.google.com/books?id=_mayRBczVRwC&pg=PA18|publisher=Dover Publications|isbn=978-0-486-63677-1}}</ref> और प्रयोग में अलग-अलग घटनाओं की प्रायिकता सामान्यतः समान नहीं होती है, क्योंकि उनमें परिणामों के बहुत अलग समूह सम्मिलित हो सकते हैं।<ref>{{cite book|last=Foerster|first=Paul A.|year=2006|title=Algebra and trigonometry: Functions and applications, Teacher's edition|edition=Classics|page=[https://archive.org/details/algebratrigonome00paul_0/page/634 634]|publisher=[[Prentice Hall]]|location=Upper Saddle River, NJ|isbn=0-13-165711-9|url=https://archive.org/details/algebratrigonome00paul_0/page/634 }}</ref> घटना जिसमें मात्र एक ही परिणाम होता है, उसे {{em|[[प्राथमिक घटना]]}} या {{em|परमाणु घटना}} कहा जाता है; अर्थात्, यह एक [[सिंगलटन सेट|एकल समुच्चय]] है। घटना <math>S</math> को {{em|घटित}} माना जाता है यदि <math>S</math> में प्रयोग (या परीक्षण) का परिणाम <math>x</math> सम्मिलित हो प्रयोग (अर्थात्, यदि <math>x \in S</math>)। किसी घटना <math>S</math> के घटित होने की प्रायिकता (कुछ [[संभाव्यता माप|प्रायिकता माप]] के संबंध में) वह प्रायिकता है कि <math>S</math> में एक प्रयोग का परिणाम <math>x</math> सम्मिलित है (अर्थात्, यह प्रायिकता है कि <math>x \in S</math>)। इस प्रकार से एक घटना [[पूरक घटना]] को परिभाषित करती है, अर्थात् पूरक समुच्चय (घटना नहीं होने वाली), और साथ में ये [[बर्नौली परीक्षण]] को परिभाषित करते हैं: क्या घटना घटित हुई या नहीं?


{{Probability fundamentals}}
सामान्यतः, जब प्रतिदर्श समष्टि परिमित होता है, तो प्रतिदर्श समष्टि का कोई भी उपसमुच्चय घटना होता है (अर्थात, प्रतिदर्श समष्टि के [[ सत्ता स्थापित |घात समुच्चय]] के सभी अवयवों को घटनाओं के रूप में परिभाषित किया जाता है)। यद्यपि, यह दृष्टिकोण उन स्थितियों में ठीक रूप से कार्य नहीं करता है जहां प्रतिदर्श समष्टि [[बेशुमार अनंत|अगणनीय अनंत]] है। अतः इसलिए, [[संभाव्यता स्थान|प्रायिकता]] समष्टि को परिभाषित करते समय प्रतिदर्श समष्टि के कुछ उपसमुच्चयों को घटनाओं से बाहर करना संभव है, और प्रायः आवश्यक होता है (नीचे प्रायिकता समिष्टियों में घटनाएँ देखें)।
संभाव्यता सिद्धांत में, एक घटना एक [[प्रयोग (संभावना सिद्धांत)]] (नमूना स्थान का एक उपसमूह) के [[परिणाम (संभावना)]] का एक [[सबसेट]] (गणित) है जिसे एक संभावना सौंपी जाती है।<ref>{{cite book|last=Leon-Garcia|first=Alberto|title=इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के लिए संभाव्यता, सांख्यिकी और यादृच्छिक प्रक्रियाएं|location=Upper Saddle River, NJ|publisher=Pearson|year=2008|isbn=9780131471221 |url=https://books.google.com/books?id=GUJosCkbBywC}}</ref> एक ही परिणाम कई अलग-अलग घटनाओं का एक तत्व हो सकता है,<ref>{{cite book|last=Pfeiffer|first=Paul E.|year=1978|title=संभाव्यता सिद्धांत की अवधारणाएँ|page=18|url=https://books.google.com/books?id=_mayRBczVRwC&pg=PA18|publisher=Dover Publications|isbn=978-0-486-63677-1}}</ref> और एक प्रयोग में अलग-अलग घटनाओं की संभावना आमतौर पर समान नहीं होती है, क्योंकि उनमें परिणामों के बहुत अलग समूह शामिल हो सकते हैं।<ref>{{cite book|last=Foerster|first=Paul A.|year=2006|title=Algebra and trigonometry: Functions and applications, Teacher's edition|edition=Classics|page=[https://archive.org/details/algebratrigonome00paul_0/page/634 634]|publisher=[[Prentice Hall]]|location=Upper Saddle River, NJ|isbn=0-13-165711-9|url=https://archive.org/details/algebratrigonome00paul_0/page/634 }}</ref> एक घटना जिसमें केवल एक ही परिणाम होता है, कहलाती है {{em|[[elementary event]]}} या एक {{em|atomic event}}; अर्थात्, यह एक [[सिंगलटन सेट]] है। एक घटना <math>S</math> कहा जाता है कि {{em|occur}} अगर <math>S</math> परिणाम शामिल है <math>x</math> प्रयोग (संभावना सिद्धांत) (या परीक्षण) का (अर्थात, यदि <math>x \in S</math>). किसी घटना की संभाव्यता (कुछ [[संभाव्यता माप]] के संबंध में)। <math>S</math> घटित होने की सम्भावना है कि <math>S</math> परिणाम शामिल है <math>x</math> एक प्रयोग की (अर्थात् यह प्रायिकता है कि <math>x \in S</math>).
एक घटना एक [[पूरक घटना]] को परिभाषित करती है, अर्थात् पूरक सेट (घटना)। {{em|not}} घटित होना), और ये मिलकर [[बर्नौली परीक्षण]] को परिभाषित करते हैं: क्या घटना घटित हुई या नहीं?


आमतौर पर, जब नमूना स्थान परिमित होता है, तो नमूना स्थान का कोई भी उपसमुच्चय एक घटना होता है (अर्थात, नमूना स्थान के [[ सत्ता स्थापित ]] के सभी तत्वों को घटनाओं के रूप में परिभाषित किया जाता है)। हालाँकि, यह दृष्टिकोण उन मामलों में अच्छी तरह से काम नहीं करता है जहां नमूना स्थान [[बेशुमार अनंत]] है। इसलिए, [[संभाव्यता स्थान]] को परिभाषित करते समय नमूना स्थान के कुछ उपसमुच्चयों को घटनाओं से बाहर करना संभव है, और अक्सर आवश्यक होता है (नीचे संभाव्यता स्थानों में #Events देखें)।
==एक सरल उदाहरण==


==एक सरल उदाहरण==
इस प्रकार से यदि हम बिना जोकर के 52 ताश के पत्तों का डेक एकत्रित करते हैं, और डेक से एक ताश निकालते हैं, तो प्रतिदर्श समष्टि 52-अवयव समुच्चय है, क्योंकि प्रत्येक ताश संभावित परिणाम है। अतः घटना, यद्यपि, प्रतिदर्श समष्टि का कोई उपसमुच्चय है, जिसमें कोई एकल समुच्चय (एक प्रारंभिक घटना), [[खाली सेट|रिक्त समुच्चय]] (प्रायिकता शून्य के साथ असंभव घटना) और स्वयं प्रतिदर्श समष्टि (प्रायिकता के साथ निश्चित घटना) सम्मिलित है। अन्य घटनाएँ प्रतिदर्श समष्टि के उचित उपसमुच्चय हैं जिनमें कई अवयव होते हैं। इसलिए, इस प्रकार से उदाहरण के लिए, संभावित घटनाओं में सम्मिलित हैं:
  [[Image:Venn A subset B.svg|thumb|150px|किसी घटना का [[यूलर आरेख]]। <math>B</math> प्रतिदर्श समष्टि है और <math>A</math> घटना है।<br>उनके क्षेत्रों के अनुपात से, की प्रायिकता <math>A</math> लगभग 0.4 है.]]


यदि हम बिना जोकर के 52 ताश के पत्तों का एक डेक इकट्ठा करते हैं, और डेक से एक कार्ड निकालते हैं, तो नमूना स्थान 52-तत्व सेट है, क्योंकि प्रत्येक कार्ड एक संभावित परिणाम है। एक घटना, हालांकि, नमूना स्थान का कोई उपसमूह है, जिसमें कोई सिंगलटन सेट (एक प्रारंभिक घटना), [[खाली सेट]] (संभावना शून्य के साथ एक असंभव घटना) और स्वयं नमूना स्थान (संभावना एक के साथ एक निश्चित घटना) शामिल है। अन्य घटनाएँ नमूना स्थान के उचित उपसमूह हैं जिनमें कई तत्व होते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, संभावित घटनाओं में शामिल हैं:
* जोकर बने बिना ही समय में लाल और काला (0 अवयव),
  [[Image:Venn A subset B.svg|thumb|150px|किसी घटना का [[यूलर आरेख]]। <math>B</math> नमूना स्थान है और <math>A</math> एक घटना है।<br>उनके क्षेत्रों के अनुपात से, की संभावना <math>A</math> लगभग 0.4 है.]]* जोकर बने बिना एक ही समय में लाल और काला (0 तत्व),
* 5 दिल (1 तत्व),
* एक राजा (4 तत्व),
* एक फेस कार्ड (12 तत्व),
* एक कुदाल (13 तत्व),
* एक फेस कार्ड या एक लाल सूट (32 तत्व),
* एक कार्ड (52 तत्व)।
चूँकि सभी घटनाएँ सेट हैं, इसलिए उन्हें आमतौर पर सेट के रूप में लिखा जाता है (उदाहरण के लिए, {1, 2, 3}), और [[वेन आरेख]] का उपयोग करके ग्राफिक रूप से दर्शाया जाता है। ऐसी स्थिति में जहां नमूना स्थान Ω में प्रत्येक परिणाम समान रूप से संभावित है, संभावना <math>P</math> किसी घटना का <math>A</math> निम्नलखित में से कोई {{visible anchor|formula}}:
<math display=block>\mathrm{P}(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}\,\ \left( \text{alternatively:}\ \Pr(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}\right)</math>
यह नियम उपरोक्त प्रत्येक उदाहरण घटना पर आसानी से लागू किया जा सकता है।


==संभाव्यता स्थानों में घटनाएँ==<!--Section linked from lead-->
* 5 हार्ट (1 अवयव),
नमूना स्थान के सभी उपसमूहों को घटनाओं के रूप में परिभाषित करना तब अच्छा काम करता है जब केवल सीमित रूप से कई परिणाम होते हैं, लेकिन जब नमूना स्थान अनंत होता है तो समस्याएं उत्पन्न होती हैं। कई मानक [[संभाव्यता वितरण]]ों के लिए, जैसे कि [[सामान्य वितरण]], नमूना स्थान [[वास्तविक संख्या]]ओं का सेट या वास्तविक संख्याओं का कुछ सबसेट है। जब कोई पैथोलॉजिकल (गणित) | 'खराब व्यवहार वाले' सेटों पर विचार करता है, जैसे कि गैर-मापने योग्य सेट, तो वास्तविक संख्याओं के सभी उप-समूहों के लिए संभावनाओं को परिभाषित करने का प्रयास कठिनाइयों में पड़ जाता है। इसलिए, उपसमूहों के अधिक सीमित परिवार पर ध्यान केंद्रित करना आवश्यक है। संभाव्यता सिद्धांत के मानक उपकरण, जैसे कि [[संयुक्त संभाव्यता]] और [[सशर्त संभाव्यता]], को काम करने के लिए, सिग्मा-बीजगणित|σ-बीजगणित का उपयोग करना आवश्यक है, अर्थात, एक परिवार जो अपने सदस्यों के पूरक और गणनीय संघों के तहत बंद है। सिग्मा-बीजगणित|σ-बीजगणित का सबसे स्वाभाविक विकल्प [[बोरेल माप]] सेट है जो अंतरालों के संघों और प्रतिच्छेदनों से प्राप्त होता है। हालाँकि, [[लेब्सेग माप]] सेट का बड़ा वर्ग व्यवहार में अधिक उपयोगी साबित होता है।
* एक राजा (4 अवयव),
* एक चित्र वाला ताश का पत्ता (12 अवयव),
* एक हुकुम का पत्ता (13 अवयव),
* एक हुकुम का पत्ता ताश या लाल सेट (32 अवयव),
* एक ताश (52 अवयव)।
चूँकि सभी घटनाएँ समुच्चय हैं, इसलिए उन्हें सामान्यतः समुच्चय के रूप में लिखा जाता है (इस प्रकार से उदाहरण के लिए, {1, 2, 3}), और [[वेन आरेख]] का उपयोग करके ग्राफिक रूप से दर्शाया जाता है। इस प्रकार से ऐसी स्थिति में जहां प्रतिदर्श समष्टि Ω में प्रत्येक परिणाम समान रूप से संभावित है, किसी घटना <math>A</math> की प्रायिकता <math>P</math> निम्नलखित सूत्र है:
<math display="block">\mathrm{P}(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}\,\ \left( \text{alternatively:}\ \Pr(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}\right)</math>
इस प्रकार से यह नियम उपरोक्त प्रत्येक उदाहरण घटना पर सरलता से लागू किया जा सकता है।


सामान्य [[माप सिद्धांत]] में| संभाव्यता स्थानों के माप-सैद्धांतिक विवरण में, एक घटना को चयनित सिग्मा-बीजगणित के एक तत्व के रूप में परिभाषित किया जा सकता है|{{sigma}}-नमूना स्थान के उपसमुच्चय का बीजगणित। इस परिभाषा के तहत, नमूना स्थान का कोई भी उपसमुच्चय जो इसका तत्व नहीं है {{sigma}}-बीजगणित कोई घटना नहीं है, और इसकी कोई संभावना नहीं है। हालाँकि, संभाव्यता स्थान के उचित विनिर्देश के साथ, सभी {{em|events of interest}} के तत्व हैं {{sigma}}-बीजगणित.
==प्रायिकता समिष्टियों में घटनाएँ==
अतः प्रतिदर्श समष्टि के सभी उपसमुच्चयों को घटनाओं के रूप में परिभाषित करना तब ठीक कार्य करता है जब मात्र सीमित रूप से कई परिणाम होते हैं, परन्तु जब प्रतिदर्श समष्टि अनंत होता है तो समस्याएं उत्पन्न होती हैं। कई मानक [[संभाव्यता वितरण|प्रायिकता वितरणों]] के लिए, जैसे कि [[सामान्य वितरण]], प्रतिदर्श समष्टि का समुच्चय या वास्तविक संख्याओं का कुछ उपसमुच्चय है। [[वास्तविक संख्या|वास्तविक संख्याओं]] के सभी समुच्चयों के लिए प्रायिकताओं को परिभाषित करने का प्रयास कठिनाइयों में पड़ जाता है जब कोई 'निकृष्ट व्यवहार वाले' समुच्चयों पर विचार करता है, जैसे कि गैर-मापनीय समुच्चय। इसलिए उप-समुच्चयों के अधिक सीमित वर्ग पर ध्यान केंद्रित करना आवश्यक है। प्रायिकता सिद्धांत के मानक उपकरण, जैसे कि [[संयुक्त संभाव्यता|संयुक्त प्रायिकता]] और [[सशर्त संभाव्यता|सप्रतिबन्ध प्रायिकता]], को कार्य करने के लिए, σ-बीजगणित का उपयोग करना आवश्यक है, अर्थात, वर्ग जो अपने सदस्यों के पूरक और गणनीय संघों के अंतर्गत संवृत है। σ-बीजगणित का सबसे स्वाभाविक विकल्प [[बोरेल माप]] समुच्चय है जो अंतरालों के संघों और प्रतिच्छेदनों से प्राप्त होता है। यद्यपि, [[लेब्सेग माप]] समुच्चय का बड़ा वर्ग व्यवहार में अधिक उपयोगी सिद्ध होता है।


==नोटेशन पर एक नोट==
इस प्रकार से प्रायिकता समिष्टियों के सामान्य [[माप सिद्धांत]] में विवरण में, एक घटना को प्रतिदर्श समष्टि के उपसमुच्चय के चयनित {{sigma}}-बीजगणित के अवयव के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इस परिभाषा के अंतर्गत, प्रतिदर्श समष्टि का कोई भी उपसमुच्चय जो 𝜎-बीजगणित का अवयव नहीं है, एक घटना नहीं है, और इसकी कोई प्रायिकता नहीं है। यद्यपि, प्रायिकता समष्टि के उचित विनिर्देश के साथ, रुचि की सभी घटनाएँ 𝜎-बीजगणित के अवयव हैं।


भले ही घटनाएँ कुछ नमूना स्थान के उपसमूह हैं <math>\Omega,</math> इन्हें अक्सर यादृच्छिक चर वाले विधेय या संकेतक के रूप में लिखा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि <math>X</math> नमूना स्थान पर परिभाषित एक वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर है <math>\Omega,</math> समारोह
==अंकन पर नोट==
<math display=block>\{ \omega \in \Omega \mid u < X(\omega) \leq v \}\,</math>
अधिक आसानी से लिखा जा सकता है, जैसे, सरलता से,
<math display=block>u < X \leq v\,.</math>
यह संभाव्यता के सूत्रों में विशेष रूप से आम है, जैसे कि
<math display=block>\Pr(u < X \leq v) = F(v) - F(u)\,.</math>
सेट (गणित) <math>u < X \leq v</math> [[मानचित्र (गणित)]] के अंतर्गत एक व्युत्क्रम छवि का एक उदाहरण है <math>X</math> क्योंकि <math>\omega \in X^{-1}((u, v])</math> अगर और केवल अगर <math>u < X(\omega) \leq v.</math>


यद्यपि घटनाएँ कुछ प्रतिदर्श समष्टि <math>\Omega</math> के उपसमुच्चय हैं, फिर भी उन्हें प्रायः यादृच्छिक चर वाले विधेय या संकेतक के रूप में लिखा जाता है। अतः इस प्रकार से उदाहरण के लिए, यदि <math>X</math> प्रतिदर्श समष्टि <math>\Omega</math> पर परिभाषित वास्तविक-मानित यादृच्छिक चर है, तो घटना
<math display="block">\{ \omega \in \Omega \mid u < X(\omega) \leq v \}\,</math>
को अधिक सरलता से, मात्र,
<math display="block">u < X \leq v\,</math> के रूप में लिखा जा सकता है।


यह प्रायिकता के सूत्रों में विशेष रूप से सामान्य है, जैसे कि
<math display="block">\Pr(u < X \leq v) = F(v) - F(u)\,.</math>
इस प्रकार से समुच्चय (गणित) <math>u < X \leq v</math> [[मानचित्र (गणित)|प्रतिचित्रण (गणित)]] <math>X</math> के अंतर्गत एक व्युत्क्रम प्रतिरूप एक उदाहरण है क्योंकि <math>\omega \in X^{-1}((u, v])</math> यदि और मात्र यदि <math>u < X(\omega) \leq v.</math>
==यह भी देखें==
==यह भी देखें==


* {{annotated link|Atom (measure theory)}}
* {{annotated link|परमाणु (माप सिद्धांत)}}
* {{annotated link|Complementary event}}
* {{annotated link|पूरक घटना}}
* {{annotated link|Elementary event}}
* {{annotated link|प्राथमिक घटना}}
* {{annotated link|Independent event}}
* {{annotated link|स्वतंत्र घटना}}
* {{annotated link|Outcome (probability)}}
* {{annotated link|परिणाम (प्रायिकता)}}
* {{annotated link|Pairwise independence|Pairwise independent events}}
* {{annotated link|युग्मानुसार स्वतंत्रता|युग्मानुसार स्वतंत्रता घटना}}


==टिप्पणियाँ==
==टिप्पणियाँ==


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==बाहरी संबंध==
==बाहरी संबंध==
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* [https://web.archive.org/web/20130923121802/http://mws.cs.ru.nl/mwiki/prob_1.html#M1 Formal definition] in the [[Mizar system]].
* [https://web.archive.org/web/20130923121802/http://mws.cs.ru.nl/mwiki/prob_1.html#M1 Formal definition] in the [[Mizar system]].


{{DEFAULTSORT:Event (Probability Theory)}}[[Category: प्रयोग (संभावना सिद्धांत)]] [[Category: विज्ञान और प्रौद्योगिकी में शर्तें]]
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Probability theory
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प्रायिकता सिद्धांत में, घटना प्रयोग (प्रायिकता सिद्धांत) (प्रतिदर्श समष्टि का उपसमुच्चय) के परिणाम (प्रायिकता) का उपसमुच्चय (गणित) है जिसे प्रायिकता निर्दिष्ट की जाती है।[1] इस प्रकार से एक ही परिणाम कई अलग-अलग घटनाओं का अवयव हो सकता है,[2] और प्रयोग में अलग-अलग घटनाओं की प्रायिकता सामान्यतः समान नहीं होती है, क्योंकि उनमें परिणामों के बहुत अलग समूह सम्मिलित हो सकते हैं।[3] घटना जिसमें मात्र एक ही परिणाम होता है, उसे प्राथमिक घटना या परमाणु घटना कहा जाता है; अर्थात्, यह एक एकल समुच्चय है। घटना को घटित माना जाता है यदि में प्रयोग (या परीक्षण) का परिणाम सम्मिलित हो प्रयोग (अर्थात्, यदि )। किसी घटना के घटित होने की प्रायिकता (कुछ प्रायिकता माप के संबंध में) वह प्रायिकता है कि में एक प्रयोग का परिणाम सम्मिलित है (अर्थात्, यह प्रायिकता है कि )। इस प्रकार से एक घटना पूरक घटना को परिभाषित करती है, अर्थात् पूरक समुच्चय (घटना नहीं होने वाली), और साथ में ये बर्नौली परीक्षण को परिभाषित करते हैं: क्या घटना घटित हुई या नहीं?

सामान्यतः, जब प्रतिदर्श समष्टि परिमित होता है, तो प्रतिदर्श समष्टि का कोई भी उपसमुच्चय घटना होता है (अर्थात, प्रतिदर्श समष्टि के घात समुच्चय के सभी अवयवों को घटनाओं के रूप में परिभाषित किया जाता है)। यद्यपि, यह दृष्टिकोण उन स्थितियों में ठीक रूप से कार्य नहीं करता है जहां प्रतिदर्श समष्टि अगणनीय अनंत है। अतः इसलिए, प्रायिकता समष्टि को परिभाषित करते समय प्रतिदर्श समष्टि के कुछ उपसमुच्चयों को घटनाओं से बाहर करना संभव है, और प्रायः आवश्यक होता है (नीचे प्रायिकता समिष्टियों में घटनाएँ देखें)।

एक सरल उदाहरण

इस प्रकार से यदि हम बिना जोकर के 52 ताश के पत्तों का डेक एकत्रित करते हैं, और डेक से एक ताश निकालते हैं, तो प्रतिदर्श समष्टि 52-अवयव समुच्चय है, क्योंकि प्रत्येक ताश संभावित परिणाम है। अतः घटना, यद्यपि, प्रतिदर्श समष्टि का कोई उपसमुच्चय है, जिसमें कोई एकल समुच्चय (एक प्रारंभिक घटना), रिक्त समुच्चय (प्रायिकता शून्य के साथ असंभव घटना) और स्वयं प्रतिदर्श समष्टि (प्रायिकता के साथ निश्चित घटना) सम्मिलित है। अन्य घटनाएँ प्रतिदर्श समष्टि के उचित उपसमुच्चय हैं जिनमें कई अवयव होते हैं। इसलिए, इस प्रकार से उदाहरण के लिए, संभावित घटनाओं में सम्मिलित हैं:

किसी घटना का यूलर आरेख। प्रतिदर्श समष्टि है और घटना है।
उनके क्षेत्रों के अनुपात से, की प्रायिकता लगभग 0.4 है.
  • जोकर बने बिना ही समय में लाल और काला (0 अवयव),
  • 5 हार्ट (1 अवयव),
  • एक राजा (4 अवयव),
  • एक चित्र वाला ताश का पत्ता (12 अवयव),
  • एक हुकुम का पत्ता (13 अवयव),
  • एक हुकुम का पत्ता ताश या लाल सेट (32 अवयव),
  • एक ताश (52 अवयव)।

चूँकि सभी घटनाएँ समुच्चय हैं, इसलिए उन्हें सामान्यतः समुच्चय के रूप में लिखा जाता है (इस प्रकार से उदाहरण के लिए, {1, 2, 3}), और वेन आरेख का उपयोग करके ग्राफिक रूप से दर्शाया जाता है। इस प्रकार से ऐसी स्थिति में जहां प्रतिदर्श समष्टि Ω में प्रत्येक परिणाम समान रूप से संभावित है, किसी घटना की प्रायिकता निम्नलखित सूत्र है:

इस प्रकार से यह नियम उपरोक्त प्रत्येक उदाहरण घटना पर सरलता से लागू किया जा सकता है।

प्रायिकता समिष्टियों में घटनाएँ

अतः प्रतिदर्श समष्टि के सभी उपसमुच्चयों को घटनाओं के रूप में परिभाषित करना तब ठीक कार्य करता है जब मात्र सीमित रूप से कई परिणाम होते हैं, परन्तु जब प्रतिदर्श समष्टि अनंत होता है तो समस्याएं उत्पन्न होती हैं। कई मानक प्रायिकता वितरणों के लिए, जैसे कि सामान्य वितरण, प्रतिदर्श समष्टि का समुच्चय या वास्तविक संख्याओं का कुछ उपसमुच्चय है। वास्तविक संख्याओं के सभी समुच्चयों के लिए प्रायिकताओं को परिभाषित करने का प्रयास कठिनाइयों में पड़ जाता है जब कोई 'निकृष्ट व्यवहार वाले' समुच्चयों पर विचार करता है, जैसे कि गैर-मापनीय समुच्चय। इसलिए उप-समुच्चयों के अधिक सीमित वर्ग पर ध्यान केंद्रित करना आवश्यक है। प्रायिकता सिद्धांत के मानक उपकरण, जैसे कि संयुक्त प्रायिकता और सप्रतिबन्ध प्रायिकता, को कार्य करने के लिए, σ-बीजगणित का उपयोग करना आवश्यक है, अर्थात, वर्ग जो अपने सदस्यों के पूरक और गणनीय संघों के अंतर्गत संवृत है। σ-बीजगणित का सबसे स्वाभाविक विकल्प बोरेल माप समुच्चय है जो अंतरालों के संघों और प्रतिच्छेदनों से प्राप्त होता है। यद्यपि, लेब्सेग माप समुच्चय का बड़ा वर्ग व्यवहार में अधिक उपयोगी सिद्ध होता है।

इस प्रकार से प्रायिकता समिष्टियों के सामान्य माप सिद्धांत में विवरण में, एक घटना को प्रतिदर्श समष्टि के उपसमुच्चय के चयनित 𝜎-बीजगणित के अवयव के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इस परिभाषा के अंतर्गत, प्रतिदर्श समष्टि का कोई भी उपसमुच्चय जो 𝜎-बीजगणित का अवयव नहीं है, एक घटना नहीं है, और इसकी कोई प्रायिकता नहीं है। यद्यपि, प्रायिकता समष्टि के उचित विनिर्देश के साथ, रुचि की सभी घटनाएँ 𝜎-बीजगणित के अवयव हैं।

अंकन पर नोट

यद्यपि घटनाएँ कुछ प्रतिदर्श समष्टि के उपसमुच्चय हैं, फिर भी उन्हें प्रायः यादृच्छिक चर वाले विधेय या संकेतक के रूप में लिखा जाता है। अतः इस प्रकार से उदाहरण के लिए, यदि प्रतिदर्श समष्टि पर परिभाषित वास्तविक-मानित यादृच्छिक चर है, तो घटना

को अधिक सरलता से, मात्र,
के रूप में लिखा जा सकता है।

यह प्रायिकता के सूत्रों में विशेष रूप से सामान्य है, जैसे कि

इस प्रकार से समुच्चय (गणित) प्रतिचित्रण (गणित) के अंतर्गत एक व्युत्क्रम प्रतिरूप एक उदाहरण है क्योंकि यदि और मात्र यदि

यह भी देखें

टिप्पणियाँ

  1. ↑ Leon-Garcia, Alberto (2008). इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के लिए संभाव्यता, सांख्यिकी और यादृच्छिक प्रक्रियाएं. Upper Saddle River, NJ: Pearson. ISBN 9780131471221.
  2. ↑ Pfeiffer, Paul E. (1978). संभाव्यता सिद्धांत की अवधारणाएँ. Dover Publications. p. 18. ISBN 978-0-486-63677-1.
  3. ↑ Foerster, Paul A. (2006). Algebra and trigonometry: Functions and applications, Teacher's edition (Classics ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. p. 634. ISBN 0-13-165711-9.

बाहरी संबंध

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