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確率ベクトルを導入する動機 確率空間\(\left( \Omega ,\mathcal{F},P\right) \)に加えて確率変数\begin{equation*}X:\Omega \rightarrow \mathbb{R} \end{equation*}が与えられているものとします。つまり、標本点\(\omega \in \Omega \)が実現した場合、その事実を実数\(X\left( \omega \right) \in \mathbb{R} \)に変換して表現する状況を想定します。 確率変数の定義より、\begin{equation*} \forall B\in \mathcal{B}\left( \mathbb{R} \right) :X^{-1}\left( B\right) \in \mathcal{F} \end{equation*}すなわち、\begin{equati
集合と外延的表記 与えられた条件を満たす対象をすべて集めたものを集合(set)と呼びます。多くの場合、個々の集合をアルファベットの大文字\begin{equation*} A,B,C,\cdots \end{equation*}を用いて表記します。 集合\(A\)に属する個々の対象を\(A\)の要素(element)や元などと呼びます。\(a\)が集合\(A\)の要素であることを、\begin{equation*}a\in A \end{equation*}と表記し、\(a\)が集合\(A\)の要素でないことを、\begin{equation*}a\not\in A \end{equation*}と表記します。記号\(\in \)は古代ギリシア語の「\(\varepsilon\sigma \tau \iota \)(である)」に由来し、イタリアの数学者ジュゼッペ・ペアノ(Guseppe P
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