मुझे मानसिक रूप से बोरेल के विरोधाभास से कैसे निपटना चाहिए?


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मैं थोड़ा असहज महसूस करता हूं कि मैंने बोरेल के विरोधाभास और सशर्त संभाव्यता से संबंधित अन्य "विरोधाभास" से मानसिक रूप से कैसे निपटा है। जो लोग इसे पढ़ रहे हैं, वे इससे परिचित नहीं हैं, इस लिंक को देखें । इस बिंदु पर मेरी मानसिक प्रतिक्रिया ज्यादातर इसे नजरअंदाज करने की रही है क्योंकि कोई भी इसके बारे में बात नहीं करता है, लेकिन मुझे लगता है कि मुझे इसे सुधारना चाहिए।

हम जानते हैं कि यह विरोधाभास मौजूद है, और फिर भी व्यवहार में ऐसा लगता है (एक चरम उदाहरण, बायेसियन विश्लेषण के रूप में) हम माप की घटनाओं पर कंडीशनिंग के साथ पूरी तरह से ठीक हैं ; यदि एक्स अपने डेटा है, तो हम पर हालत एक्स = एक्स हर समय है, भले ही इस उपाय के एक घटना है 0 जब एक्स निरंतर है। और हम निश्चित रूप से विरोधाभास को हल करने के लिए हमारे द्वारा देखी गई घटना में परिवर्तित होने वाली घटनाओं के अनुक्रम के निर्माण के लिए कोई प्रयास नहीं करते हैं, कम से कम स्पष्ट रूप से नहीं।0XX=x0X

मैं लगता है कि यह ठीक है, क्योंकि हम अनिवार्य रूप से यादृच्छिक चर तय कर दी है प्रयोग से पहले (सिद्धांत रूप में), और इसलिए हम पर कंडीशनिंग हैं σ ( एक्स ) । यही है, σ ( X ) स्थिति के लिए प्राकृतिक al -algebra है क्योंकि सूचना X = x X के माध्यम से उपयोग करने के लिए आ रही है - अगर यह किसी अन्य फैशन में हमारे पास आई थी, तो हम एक अलग σ -algebra पर शर्त लगाएंगे। बोरेल विरोधाभास पैदा होती है क्योंकि (मुझे लगता है) यह स्पष्ट नहीं है कि क्या उचित σ को इस परिस्थिति के -algebra, लेकिन बायेसियन निर्दिष्ट है σXσ(X)σ(X)σX=xXσσ । क्योंकि हम एक प्रायोरी निर्दिष्ट करते हैं कि जानकारी एक्स = एक्स हमारे पास आएमापने के माध्यम से एक्स हम स्पष्ट कर रहे हैं। एक बार जब हमने σ -लेजेजनिर्दिष्ट कर दिया है, तो सब कुछ ठीक है; हम रैडॉन-निकोडियम का उपयोग करके अपनी सशर्त अपेक्षा का निर्माण करते हैं और सब कुछ अद्वितीय है-शून्य सेट।σ(X)X=xXσ

क्या यह अनिवार्य रूप से सही है, या मैं रास्ता बंद कर रहा हूं? अगर मैं रास्ता बंद कर रहा हूँ, क्या है के रूप में हम करते हैं व्यवहार कर लिए औचित्य? [इस साइट की Q & A प्रकृति को देखते हुए, इसे मेरे प्रश्न के रूप में मानें।] जब मैंने अपना माप-सिद्धांत सम्भवता से लिया, तो किसी कारण से मुझे समझ में नहीं आया, कभी भी सशर्त अपेक्षा को नहीं छुआ। नतीजतन, मैं चिंतित हूं कि मेरे विचार बहुत भ्रमित हैं।


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जब मैंने अपने माप-सिद्धांत की संभावना को लिया, तो किसी कारण से मुझे समझ में नहीं आया, कभी भी सशर्त अपेक्षा को नहीं छुआ। वाह। मुझे इस छोटे से स्निपेट में दिलचस्पी है। आपने किस पाठ का उपयोग किया? आपने इस तरह के नाम के साथ एक कोर्स कैसे किया और कभी भी शहीदों, मार्कोव श्रृंखला या कई अन्य "मानक" विषयों को नहीं देखा?
कार्डिनल

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मुझे लगता है कि इस उत्तर के पीछे "बड़ी तस्वीर" वर्तमान प्रश्नों के लिए कम से कम आंशिक प्रतिक्रिया प्रदान करती है। :)
कार्डिनल

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@कार्डिनल हमने एक पाठ्यपुस्तक का उपयोग नहीं किया, हमने प्रशिक्षकों के नोट्स का उपयोग किया। प्रशिक्षक ने अपने पूरे अनुसंधान करियर को बेनाच अंतरिक्ष मूल्यवान यादृच्छिक तत्वों के लिए बड़ी संख्या में कानूनों को साबित करने में बिताया, और जाहिर तौर पर ऐसी चीजों की कोई आवश्यकता नहीं थी। परिणामस्वरूप, उसने उन्हें नहीं पढ़ाया। हमने उन विषयों को सीखा जो उन्हें अपने काम के लिए महत्वपूर्ण लगे। अन्य प्रोफ़ेसर जिन्होंने प्रायिकता सिखाई, उन्होंने बिलिंग्सले का उपयोग किया और उन्हें कम देखा नहीं गया। मैंने अपने समय में बिलिंग्सले को पढ़कर जो कुछ जाना, उसे मैंने उठाया।
आदमी

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मुझे और (+1) को आपके प्रश्न के लिए धन्यवाद। वैसे, बिलिंग्सले एक अद्भुत संदर्भ पाठ है, लेकिन यदि कोई अन्य संगठन के अलावा किसी अन्य कारण से कक्षा परीक्षण और स्व-अध्ययन के विकल्प के रूप में निराश हो गया है। अगर आप एक छोटा साथी चाहते हैं जो डी। विलियम्स की प्रायिकता में आपकी रुचि हो, तो आप सशर्त अपेक्षा पर एक निश्चित रूप से बड़ा जोर देते हैं। चीयर्स। :-)
कार्डिनल

जवाबों:


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एक बायेसियन के रूप में, मैं कहूंगा कि बोरेल के विरोधाभास का बायेसियन आंकड़ों के साथ कुछ भी (या बहुत कम) नहीं है। सिवाय इसके कि बायेसियन आँकड़े सशर्त वितरण का उपयोग करते हैं, निश्चित रूप से। तथ्य यह है कि माप शून्य के एक सेट पर सशर्त के रूप में पीछे वितरण को परिभाषित करने में कोई विरोधाभास नहीं है यह है कि एक्स अग्रिम में नहीं चुना जाता है, लेकिन अवलोकन के परिणामस्वरूप। इस प्रकार, यदि हम माप शून्य के सेट पर सशर्त वितरण के लिए विदेशी परिभाषाओं का उपयोग करना चाहते हैं, तो शून्य संभावना है कि उन सेटों में x होगा।{X=x}xxकि हम अंत में निरीक्षण करेंगे। सशर्त वितरण को लगभग हर जगह विशिष्ट रूप से परिभाषित किया गया है और इसलिए लगभग निश्चित रूप से हमारे अवलोकन को प्रभावित करता है। यह विकिपीडिया प्रविष्टि में ए। कोलमोगोरोव के (महान) उद्धरण का अर्थ भी है

बायेसियन विश्लेषण में एक स्थान जहां माप-सिद्धांत संबंधी सूक्ष्मताएं एक विरोधाभास में बदल सकती हैं, बेयस कारक का सैवेज-डिकी प्रतिनिधित्व है, क्योंकि यह पूर्व घनत्व के एक विशिष्ट संस्करण पर निर्भर करता है (जैसा कि विषय पर हमारे पेपर में चर्चा की गई है ...

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