离散概率

离散概率分析

概率分析四步法：

1. 选定样本空间（Find the sample space）
2. 定义相关事件（Define events of interests）
3. 确定结果概率（Determine outcome probabilities）
4. 计算事件概率（Compute event probabilities）

选定样本空间

样本空间是所有可能结果的集合。

定义相关事件

事件是样本空间的一个子集。

概率的定义

古典概率（Laplacian probability）：对于结果具有相同可能性的有限样本空间 $\mathcal{S}$ 及其一个事件 $E$，则称事件 $E$ 的概率为

$$P(E) = \frac{|E|}{|\mathcal{S}|}$$

频率主义的概率（frequentist probability）：定义事件 $E$ 的概率为

$$P(E) = \lim_{n \to \infty} \frac{n_E}{n}$$

伯特兰悖论（Bertrand's paradox）：对于一个圆上的随机弦，其长度的概率分布是不确定的。

随机端点：$\dfrac{\frac{2 \pi r}{3}}{2 \pi r} = \dfrac{1}{3}$

随机弦：$\dfrac{\frac{r}{2}}{r} = \dfrac{1}{2}$

随机中点：$\dfrac{\pi \left(\frac{r}{2}\right)^2}{\pi r^2} = \dfrac{1}{4}$

其原因在于「随机」的定义不明确，从而使样本空间不确定。

基于集合论的概率

基于集合论的概率定义

可数样本空间 $\mathcal{S}$ 是一个可数集合，$\mathcal{S}$ 的每一个元素 $\omega$ 称为一个结果。

满足下列条件的函数 $\Pr\colon \mathcal{S} \to \R$ 称为样本空间 $\mathcal{S}$ 上的一个概率函数：

• 非负性：对于任意 $\omega \in \mathcal{S}$，有 $\Pr[\omega] \ge 0$；
• 规范性：$\displaystyle \sum_{\omega \in \mathcal{S}} \Pr[\omega] = 1$；

样本空间 $\mathcal{S}$ 的一个子集 $E \subseteq \mathcal{S}$ 称为一个事件。事件 $E$ 的概率定义为 $\Pr[E] = \displaystyle \sum_{\omega \in E} \Pr[\omega]$^[1]。

基于集合论的概率计算

设 $E$ 是样本空间 $\mathcal{S}$ 的一个事件，$E$ 的补事件 $\bar{E}$ 的概率定义为 $\Pr[\bar{E}] = 1 - \Pr[E]$。

设 $E_1, E_2$ 是样本空间 $\mathcal{S}$ 的两个事件，$E_1 \cup E_2$ 的概率定义为 $\Pr[E_1 \cup E_2] = \Pr[E_1] + \Pr[E_2] - \Pr[E_1 \cap E_2]$。

假设 $\mathcal{S}$ 是一个含 $n$ 个元素的样本空间，均匀分布（Uniform Distribution）赋给 $\mathcal{S}$ 中的每一个元素的概率都是 $\dfrac{1}{n}$。

条件概率

设 $E, F$ 为事件，且 $\Pr[F] > 0$，则 $E$ 在事件 $F$ 发生的条件下的条件概率（Conditional Probability）定义为 $\Pr[E \mid F] = \dfrac{\Pr[E \cap F]}{\Pr[F]}$。

贝叶斯定理

贝叶斯定理

设 $E, F$ 是样本空间 $\mathcal{S}$ 中的事件，且 $\Pr[E], \Pr[F] \ne 0$，则

$$\begin{aligned} \Pr[E \mid F] &= \dfrac{\Pr[F \mid E] \Pr[E]}{\Pr[F]} \\ &= \dfrac{\Pr[F \mid E] \Pr[E]}{\Pr[F \mid E] \Pr[E] + \Pr[F \mid \bar{E}] \Pr[\bar{E}]} \end{aligned}$$

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证明：

由条件概率，有

$$\begin{aligned} \Pr[E \mid F] \Pr[E] &= \Pr[E \cap F]\\ &= \Pr[F \cap E]\\ &= \Pr[F \mid E] \Pr[E] \end{aligned}$$

又

$$\begin{aligned} \Pr[F] &= \Pr[(E \cap F) \cup (\bar{E} \cap F)]\\ &= \Pr[E \cap F] + \Pr[\bar{E} \cap F]\\ &= \Pr[F \mid E] \Pr[E] + \Pr[F \mid \bar{E}] \Pr[\bar{E}] \end{aligned}$$

• $\Pr[A]$ 是 $A$ 的先验概率（Prior Probability），因为它是在考虑任何新证据（$B$）之前的概率
• $\Pr[A \mid B]$ 是已知 $B$ 发生后 $A$ 的后验概率（Posterior Probability）
• $\Pr[B \mid A]$ 是已知 $A$ 发生后 $B$ 的后验概率
• $\Pr[B]$ 是 $B$ 的先验概率，也作标准化常量（Normalizing Constant）

贝叶斯定理在罕见病的例子，可以见 3Blue1Brown^[2] 视频：医检阳性≠得了病？重新理解贝叶斯定理。

事件独立性

事件 $E, F$ 是独立的，当且仅当 $\Pr[E \cap F] = \Pr[E] \cdot \Pr[F]$。

随机变量、期望和方差

随机变量

随机变量

一个随机变量 $X$ 是一个定义域为样本空间 $\mathcal{S}$ 的函数。

其伴域可为任意非空集合，但通常取为实数集 $\R$，即 $X\colon \mathcal{S} \to \R$。

随机变量既不「随机」，也非「变量」，而是一个函数。^[3]

随机变量的分布

$X$ 是样本空间 $\mathcal{S}$ 上的一个随机变量，$X$ 的分布（Distribution）是形如 $(r, \Pr[X = r])$ 的二元组集合，其中 $r \in X(\mathcal{S})$，$\Pr[X = r]$ 是 $X$ 取值为 $r$ 的概率。

期望

期望

设 $X$ 是样本空间 $\mathcal{S}$ 上的一个随机变量，$X$ 的期望（Expectation）定义为^[1]

$$\mathbb{E}[X] = \sum_{\omega \in \mathcal{S}} X(\omega) \cdot \Pr[\omega]$$

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1. 课件用的是 $\operatorname{Ex}$ \operatorname{Ex}，太长了，也懒得加宏了，就用 $\mathbb{E}$ \mathbb{E}（这个有 snippets 加持），也是高中时用的吧。 ↩︎

$X(\omega) - \mathbb{E}[X]$ 称为 $X$ 在 $\omega$ 处的偏差（Deviation）。

显然有

$$\mathbb{E}\left[\dfrac{1}{X}\right] \ne \dfrac{1}{\mathbb{E}[X]}$$

等价定义：

$$\mathbb{E}[X] = \sum_{x \in X(\mathcal{S})} x \cdot \Pr[X = x]$$

因为有

$$\begin{aligned} \mathbb{E}[X] &= \sum_{\omega \in \mathcal{S}} X(\omega) \cdot \Pr[\omega]\\ &= \sum_{x \in X(\mathcal{S})} \sum_{\omega \in [X = x]} X(\omega) \cdot \Pr[\omega]\\ &= \sum_{x \in X(\mathcal{S})} \sum_{\omega \in [X = x]} x \cdot \Pr[\omega]\\ &= \sum_{x \in X(\mathcal{S})} x \cdot \left(\sum_{\omega \in [X = x]} \Pr[\omega]\right)\\ &= \sum_{x \in X(\mathcal{S})} x \cdot \Pr[X = x] \end{aligned}$$

条件期望

给定随机变量 $R$，$R$ 在已知事件 $A$ 条件下的期望值是 $R$ 在 $A$ 中结果上的取值的概率加权平均值，即

$$\mathbb{E}[R \mid A] = \sum_{r \in R(\mathcal{S})} r \cdot \Pr[R = r \mid A]$$

全期望公式

令 $R$ 为样本空间 $\mathcal{S}$ 上的一个随机变量，且 $\mathcal{S}$ 可以分解为一系列互斥事件 $A_1, A_2, \cdots$，则

$$\mathbb{E}[R] = \sum_{i} \mathbb{E}[R \mid A_i] \cdot \Pr[A_i]$$

期望的线性性质：

• $\displaystyle \mathbb{E}\left[\sum_{i=1}^{n}X_i\right] = \sum_{i=1}^{n}\mathbb{E}[X_i]$
• $\mathbb{E}[aX + b] = a\mathbb{E}[X] + b$

独立随机变量

样本空间 $\mathcal{S}$ 上的随机变量 $X, Y$ 是独立的，当且仅当对于所有 $x \in X(\mathcal{S})$ 和 $y \in Y(\mathcal{S})$，有 $\Pr[X = x \land Y = y] = \Pr[X = x] \cdot \Pr[Y = y]$。

对于样本空间 $\mathcal{S}$ 上独立的随机变量 $X, Y$，有 $\mathbb{E}[XY] = \mathbb{E}[X] \cdot \mathbb{E}[Y]$。

方差

方差

设 $X$ 是样本空间 $\mathcal{S}$ 上的一个随机变量，$X$ 的方差（Variance）定义为^[1]

$$\mathbb{V}[X] = \mathbb{E}\left[(X - \mathbb{E}[X])^2\right]$$

即方差是「随机变量 $X$ 在 $\omega$ 处偏差的平方的加权平均值」。

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1. 一样的，课件用的是 $\operatorname{Var}$ \operatorname{Var}，我还是用 $\mathbb{V}$ \mathbb{V}…当然其实还能用 $\sigma^2$ \sigma^2 等。 ↩︎

标准差

随机变量 $X$ 的标准差（Standard Deviation）定义为 $\sqrt{\mathbb{V}[X]}$，记作 $\sigma_X$ 或 $\sigma(X)$

样本空间 $\mathcal{S}$ 上的随机变量 $X$ 的方差有

$$\mathbb{V}[X] = \mathbb{E}[X^2] - \mathbb{E}[X]^2$$

• 对于样本空间 $\mathcal{S}$ 上的两两独立随机变量 $X_1, X_2, \cdots X_n$，有 $\displaystyle \mathbb{V}\left[\sum_{i=1}^{n}X_i\right] = \sum_{i=1}^{n}\mathbb{V}[X_i]$
• $\mathbb{V}[aX + b] = a^2\mathbb{V}[X]$

Bienaymé 公式

对样本空间 $\mathcal{S}$ 上独立的随机变量 $X, Y$ 有：

$$\mathbb{V}[X + Y] = \mathbb{V}[X] + \mathbb{V}[Y]$$

并推广到 $n$ 个独立随机变量的情况：

$$\mathbb{V}\left[\sum_{i=1}^n X_i\right] = \sum_{i=1}^n \mathbb{V}[X_i]$$

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1. 课件用的是 $\Coloneqq$ \Coloneqq，我比较懒，反正也没歧义……下同。 ↩︎

2. 3B 一出来，Copilot 就有提示了。 ↩︎

3. lf 好像提到过？似乎要与「随机事件」区分开来？ ↩︎