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机率概论-成功大学数学系
許瑞麟 簡歷: 國立清華大學數學系畢業 美國北卡羅萊納州立大學作業研究(Operations Research)博士 美國紐澤西州ATT貝爾實驗室研究員 國立成功大學數學系暨應用數學研究所教授 Modeling 對自然界現象的量化描述叫做是Mathematical modeling. (數學模式) 自然界的現象大致分成兩類: 確定性的(deterministic);另一類叫隨機性的. (Stochastic/non-deterministic). Deterministic vs. Stochastic Deterministic : 室溫下燒水, (100度C)時水會滾. 自由落體時, 石頭會往(下)掉, 所掉的距離是跟(時間平方)成正比. 也就是在固定的觀測條件下, 只會產生單一的結果.(括弧內的字是確定的, 沒有其他可能) Stochastic: 丟銅板(H,T), 擲骰子(1,2,3,4,5,6). 在固定的觀測條件下, 有多種可能的的結果. (括弧內是所有可能結果) 上述括弧在機率上叫樣本空間(Sample space). 確定性的現象, 樣本空間是單一點集. 隨機性的現象, 樣本空間至少具有相異兩(樣本)點. Stochastic vs. Unknown 隨機是不確定的, 絕對不等同於無知, 或不知道. 將某種干擾素注入人體, 對專科醫生來說, Sample space 可能包含(完全治癒, 治療失敗(無效), 病情獲得控制但有副作用A, 病情獲得控制但有副作用B, 無立即死亡之虞). 所以對醫生來說, 治療結果雖是stochastic, 卻不是unknown. 但對於一個完全外行的數學教授而言, 這項醫療, 是unknown, 而不是stochastic. 因為他連樣本空間都寫不下來. Sample Space 當一個觀測者寫下樣本空間的同時, 就代表他/她嘗試對自己所懂的東西, 所關心的事情去界定清楚. 當一個人懂得越少, 樣本空間就越大. 相反的, 當樣本空間只需要寫下一個元素時, 該觀測者對這個現象其實是確定的. 樣本空間是一群人討論機率時所必須有的共識. (比如醫師們事先同意排除副作用C於可能療效之外, 或賭徒同意骰子跳出碗外就不算, 或者當氣象局告訴我們明天有60%的下雨機率.) 北宋大將軍狄青征討儂智高激勵士兵的方法. Insiders’ 對於股市的sample space. Probabilities 當觀測者或所有參與者確定sample space之後, 接下來就是關心何者(某樣本點)發生的機率為何? 跟樣本空間一樣, 對於樣本點發生的概率是主觀認定的, 每個人有自己的理由以及不同的背景知識. Assigning probabilities subject to personal knowledges 一個銅板連丟17次皆得正面, 問第18次正面機率為何? 將圓週率小數點以下做無窮展開, 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9出現機率為何?(William Shanks,1812 - 1882)算到 pi 的 707 位(但只有 527 位正確 ). 生男育女的機率. (大部份的人認為1:1, 但Laplace的統計卻是25:24=1.041) 如果沒有主觀的概律, 就沒有資本市場. What is Stochastic Processes? 觀察一連串的隨機現象, 而不是單一個隨機實驗. 這個世界是動態的(dynamic). 所謂的動態, 就是隨時間改變. 未來根基於現在與過去, 但卻不會跟現在或過去一模一樣. (比如: 股市今天漲一元, 明天跌五毛. 比如生命系統,會根據變動的環境來做動態的回應, 一天天來成長自己, 維持自己, 生殖複製自己的下一代. etc.) 隨機過程的樣本空間 以樣本空間而言, assume for simplicity單日股市只有漲跌兩種可能. 兩天就有漲漲,漲跌,跌漲,跌跌四種組合. N天就有2^N種組合. 至於如果要考慮玩到陪光退場為止, 樣本空間就必須要有足夠多的樣本點, 事實上要有不可數無窮多的樣本點. 所以, 隨機過程的樣本空間是單一樣本空間的有限或無窮乘積. 我們叫product space. 如果這個隨機過程是個有限時間過程, 那麼樣本空間就是一個n維的向量空間. 如果這個隨機過程是個可數無窮時間過程, 那麼樣本空間就是一個無窮數列的集合(向量空間). 如果這個隨機過程是個不可數無窮時間過程(比如生命週期), 那麼樣本空間就是一個函數空間. 不過, 數學上統稱隨機過程的樣本點為隨機向量. 就好像數列以及函數在數學上皆被認為是廣義向量. 如何計算隨機過程的機率空間內某些樣本點的機率? 有這樣的機率函數(當然要滿足一些特定性質)存
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