A Definição Funcional (Definição 2.1.1)
Uma variável aleatória $X$ é uma função $X: S \to R^1$ que atribui um número real $X(s)$ a cada resultado possível $s$ no espaço amostral $S$. Consulte Figura 2.1.1 para a representação visual deste processo.
Para conectar a teoria dos conjuntos com a aritmética, definimos a função indicadora de um evento $A$:
$$I_A(s) = \begin{cases} 1 & s \in A \\ 0 & s \notin A \end{cases}$$
Isso transforma a ocorrência de um evento em um sinal numérico binário.
Definindo Distribuições (Definição 2.2.1)
A "distribuição" de $X$ é a coleção de probabilidades $P(X \in B)$ para subconjuntos $B \subseteq R^1$. Estritamente falando, exige-se que $B$ seja um subconjunto de Borel, que é uma restrição técnica da teoria da medida. No entanto, qualquer subconjunto que possamos definir prontamente é um subconjunto de Borel.
Limites e Continuidade da Probabilidade
Para garantir que nossas funções se comportem de forma previsível em contextos infinitos, dependemos dos axiomas estabelecidos nos Teoremas 1.3.4 e 1.6.1:
- Aditividade Enumerável (1.7.1): $P(A_1 \cup A_2 \cup \cdots) = \sum P(B_n)$, onde $B_n$ são versões disjuntas de $A_n$.
- Continuidade da Probabilidade (1.7.2): Se uma sequência de eventos $\{A_n\} \nearrow A$, então $\lim_{n \to \infty} P(A_n) = P(A)$.
Queremos provar que para qualquer sequência de eventos $A_1, A_2, \dots$ (não necessariamente disjuntos):
$$P(A_1 \cup A_2 \cup \cdots) \leq P(A_1) + P(A_2) + \cdots$$
Isto é conhecido como a Desigualdade de Boole e é fundamental para limitar probabilidades em sistemas complexos.