Введение

Мера общего значения, обобщающая распределения вероятностей. В математике, мера вероятности – это функция, принимающая вещественные значения и определенная на множестве событий в σ-алгебре, удовлетворяющая свойствам меры, таким как счетная аддитивность. Отличие между мерой вероятности и более общим понятием меры (которое включает в себя такие понятия, как площадь или объем) заключается в том, что мера вероятности должна присваивать значение 1 всему пространству. Интуитивно, свойство аддитивности означает, что вероятность, присвоенная объединению двух непересекающихся (взаимоисключающих) событий мерой, должна быть равна сумме вероятностей этих событий; например, значение, присвоенное исходу "1 или 2" при броске кубика, должно быть равно сумме значений, присвоенных исходам "1" и "2". Меры вероятности находят применение в различных областях, от физики до финансов и биологии.

Примеры применения

Рыночные меры, которые присваивают вероятности пространствам финансового рынка на основе фактических изменений рынка, являются примерами мер вероятности, представляющих интерес для математических финансов; например, при ценообразовании финансовых деривативов. В качестве примера можно привести безрисковую меру, которая представляет собой меру вероятности, предполагающую, что текущая стоимость активов равна ожидаемому значению будущей выплаты, рассчитанному относительно той же безрисковой меры (то есть с использованием соответствующей безрисковой плотности вероятности), и дисконтированному по безрисковой ставке. Если существует единственная мера вероятности, которая должна использоваться для ценообразования активов на рынке, то такой рынок называется полным. Не все меры, интуитивно представляющие случайность или вероятность, являются мерами вероятности. Например, хотя фундаментальным понятием в статистической механике является пространство мер, такие меры не всегда являются мерами вероятности. Например, при сравнительном анализе последовательностей может быть определена мера вероятности допустимости варианта для аминокислоты в последовательности. Ультрафильтры можно понимать как меры вероятности с значениями, позволяющие получать множество интуитивных доказательств, основанных на мерах. Например, теорему Хиндмана можно доказать, углубившись в изучение этих мер и, в частности, их свертки.