İçeriğe atla

Ölçü (matematik)

Gayri resmi olarak, bir ölçü tekdüze olma özelliğine sahiptir, yani A, B’nin bir alt kümesi ise, A’nın ölçüsü B’nin ölçüsünden küçük veya ona eşittir. Ayrıca, boş kümenin ölçüsünün 0 olması gerekir.

Matematiksel analizde, küme üzerindeki bir ölçü, bu kümenin her bir uygun alt kümesine bir sayı atamanın sistematik bir yoludur ve sezgisel olarak kümenin boyutu olarak yorumlanır. Bu anlamda ölçü, uzunluk, alan ve hacim kavramlarının bir genellemesidir. Özellikle önemli bir örnek, Öklid geometrisinin geleneksel uzunluğunu, alanını ve hacmini n-boyutlu Öklid uzayının Rn uygun alt kümelerine atayan bir Öklid uzayındaki Lebesgue ölçüsüdür. Örneğin, gerçek sayılardaki [0, 1] aralığının Lebesgue ölçüsü, kelimenin günlük anlamındaki uzunluğudur ve tam olarak 1'dir.

Teknik olarak, ölçü, bir X kümesinin (belirli) alt kümelerine negatif olmayan bir gerçel sayı veya +∞ atayan bir fonksiyondur (aşağıdaki Tanıma bakınız). Ayrıca sayılabilir şekilde toplanır olmalıdır: Sonlu (veya sayılabilir olarak sonsuz) sayıda "daha küçük" ayrık alt kümelere ayrıştırılabilen "büyük" bir alt kümenin ölçüsü, "daha küçük" alt kümelerin ölçülerinin toplamına eşittir. Genel olarak, bir ölçünün diğer aksiyomlarını yerine getirirken belirli bir kümenin her bir alt kümesiyle tutarlı bir boyutu ilişkilendirilmek istenirse, yalnızca sayma ölçüsü gibi önemsiz örnekler bulunur. Bu problem, ölçüsü bir σ-cebir oluşturmak için gerekli olan ölçülebilir alt kümeler olarak adlandırılan, yalnızca tüm alt kümelerin bir alt koleksiyonu üzerinde tanımlayarak çözüldü. Bu, sayılabilir birliklerin, sayılabilir kesişimlerin ve ölçülebilir alt kümelerin tamamlayıcılarının ölçülebilir olduğu anlamına gelir. Üzerinde Lebesgue ölçüsünün tutarlı bir şekilde tanımlanamadığı bir Öklid uzayındaki ölçülemeyen kümeler, tamamlayıcıları ile kötü bir şekilde karıştırılma anlamında zorunlu olarak karmaşıktır.[1] Aslında onların varlığı, seçim aksiyomunun en az bir değişkeni sıfırdan farklı olan (non-trivial) bir sonucudur.

Ölçüm teorisi, 19. yüzyılın sonları ve 20. yüzyılın başlarında diğerlerinin yanı sıra Émile Borel, Henri Lebesgue, Johann Radon ve Maurice Fréchet tarafından birbirini takip eden aşamalarda geliştirildi. Ölçülerin ana uygulamaları, Lebesgue integralinin temelleri içinde, Andrey Kolmogorov'un belitleştirilmesine ait olasılık teorisinde ve ergodik teoride yer almaktadır. Entegrasyon teorisinde, bir ölçü belirtmek, Öklid uzayının alt kümelerinden daha genel uzaylar üzerindeki integrallerin tanımlamasına izin verir; dahası, Öklid uzayları üzerine Lebesgue ölçümü ile ilgili integral daha geneldir ve selefi Riemann integralinden daha zengin bir teoriye sahiptir. Olasılık teorisi, tüm kümeye 1 büyüklüğünü atayan ölçüleri dikkate alır ve ölçülebilir alt kümeleri olasılıkları ölçü tarafından verilen olaylar olarak kabul eder. Ergodik teori, bir dinamik sistem altında değişmeyen veya doğal olarak ortaya çıkan ölçüleri dikkate alır.

Tanım

Bir μ ölçüsü için sayılabilir toplanırlık: Sayılabilir ayrık birleşimin ölçüsü, her bir alt kümenin tüm ölçülerinin toplamı ile aynıdır.

X bir küme ve Σ, X üzerinde bir σ-cebir olsun. Σ'dan genişletilmiş gerçek sayı doğrusuna bir μ fonksiyonuna, aşağıdaki özellikleri sağlıyorsa ölçü denir:

  • Negatif olmama: Σ'daki tüm E'ler için, μ(E) ≥ 0'dir.
  • Sıfır boş küme: .
  • Sayılabilir toplanırlık (veya σ-toplanırlık): Σ'de tüm sayılabilir koleksiyonlar için ikili ayrık kümeler,

En az bir küme sonlu bir ölçüye sahipse, otomatik olarak karşılanır. Nitekim sayılabilir toplanırlık vasıtasıyla,

ve bu nedenle

Yukarıdaki ölçü tanımının yalnızca ikinci ve üçüncü koşulları karşılanırsa ve μ, ±∞ değerlerinden en fazla birini alırsa, μ işaretli ölçü olarak adlandırılır.

(X, Σ) çifti, bir ölçülebilir uzay olarak adlandırılır, Σ'nın üyelerine ölçülebilir kümeler denir. Eğer ve iki ölçülebilir uzay ise, eğer her Y-ölçülebilir küme için, ters görüntü X ölçülebilir -yani: ise, ardından bir fonksiyon ölçülebilir olarak adlandırılır. Bu kurulumda, ölçülebilir fonksiyonların bileşimi ölçülebilirdir ve ölçülebilir uzaylar ile ölçülebilir fonksiyonlar, nesneler olarak ölçülebilir uzaylar ve oklar gibi ölçülebilir fonksiyonlar kümesini bir kategori haline getirir. Ayrıca başka bir kurulumla ilgili bkz. Ölçülebilir fonksiyon#Terim kullanım varyasyonları.

Bir (X, Σ, μ) üçlüsü ölçü uzayı olarak adlandırılır. Bir olasılık ölçüsü, toplam ölçüsü bir olan bir ölçüdür - yani μ(X) = 1 . Olasılık uzayı, olasılık ölçüsüne sahip bir ölçü uzayıdır.

Aynı zamanda topolojik uzay olan ölçü uzayları için, ölçü ve topoloji için çeşitli uyumluluk koşulları yerleştirilebilir. Pratikte analizde (ve çoğu durumda olasılık teorisinde de) karşılaşılan ölçülerin çoğu Radon ölçüleridir. Radon ölçüleri, kompakt destekli sürekli fonksiyonların yerel dışbükey uzayında doğrusal fonksiyonlar açısından alternatif bir tanıma sahiptir. Bu yaklaşım Bourbaki (2004) ve bir dizi başka kaynak tarafından alınmıştır. Daha fazla ayrıntı için Radon ölçüleri hakkındaki makaleye bakın.

Örnekler

Bazı önemli ölçüler burada listelenmiştir.

  • Sayma ölçüsü μ(S) = S öğelerin sayısı ile tanımlanır.
  • R üzerindeki Lebesgue ölçüsü, μ([0, 1]) = 1 R aralıkları içeren bir σ-cebirinde bir tam öteleme-değişmez ölçüdür; ve bu özelliklere sahip diğer her ölçü Lebesgue ölçüsünü genişletir.
  • Dairesel açı ölçüsü, döndürme altında değişmez ve hiperbolik açı ölçüsü, sıkıştırma dönüşümü altında değişmez.
  • Bir yerel tıkız topolojik grup için Haar ölçüsü, Lebesgue ölçüsünün (ve ayrıca sayma ölçüsü ve dairesel açı ölçüsünün) bir genellemesidir ve benzer benzersizlik özelliklerine sahiptir.
  • Hausdorff ölçüsü, Lebesgue ölçüsünün tam sayı olmayan boyutlu kümelere, özellikle fraktal kümelere bir genellemesidir.
  • Her olasılık uzayı, tüm uzayda 1 değerini alan (ve dolayısıyla tüm değerlerini [0, 1] birim aralığında alan) bir ölçüye yol açar. Böyle bir ölçüme olasılık ölçüsü denir. Olasılık aksiyomlarına bakın.
  • Dirac ölçüsü δa (cf. Dirac delta fonksiyonu), χS S'nin gösterge fonksiyonu olmak üzere δa(S) = χS(a) ile verilir. Bir kümenin ölçüsü, eğer a noktasını içeriyorsa 1, aksi takdirde 0'dır.

Çeşitli teorilerde kullanılan diğer 'adlandırılmış' ölçüler şunları içerir: Borel ölçüsü, Jordan ölçüsü, ergodik ölçü, Euler ölçüsü, Gauss ölçüsü, Baire ölçüsü, Radon ölçüsü, Young ölçüsü ve Loeb ölçüsü.

Fizikte bir ölçüye örnek olarak kütlenin uzamsal dağılımı (örneğin, yerçekimi potansiyeline bakınız) veya korunan başka bir negatif olmayan kapsamlı özellik gösterilebilir (bunların bir listesi için korunum yasasına bakınız). Negatif değerler, işaretli ölçümlere yol açar, aşağıdaki "genellemeler" bölümüne bakın.

  • Semplektik bir manifolddaki doğal hacim formu olarak da bilinen Liouville ölçüsü, klasik istatistiksel ve Hamilton mekaniğinde faydalıdır.
  • Gibbs ölçüsü, istatistiksel mekanikte, genellikle kanonik topluluk adı altında yaygın olarak kullanılmaktadır.

Temel özellikler

μ bir ölçü olsun.

Monotonluk

Eğer E1 ve E2, E1 ⊆ E2 olmak üzere ölçülebilir kümeler ise,

Sayılabilir birleşim ve kesişimlerin ölçüsü

Alt toplanırlık

Σ'deki (mutlaka ayrık olmayan) En ölçülebilir kümelerinin herhangi bir sayılabilir E1, E2, E3, ... dizisi için:

Alttan süreklilik

E1, E2, E3, ... ölçülebilir kümeler ve ise tüm n, En kümelerinin birleşimi ölçülebilirdir ve aşağıdaki ifade geçerlidir:

Üstten süreklilik

E1, E2, E3, ... ölçülebilir kümeler ise ve tüm n, için, En kümelerinin kesişimi ölçülebilirdir; ayrıca, en az bir En sonlu bir ölçüye sahipse, o zaman

Bu özellik, en az bir En'nin sonlu ölçüye sahip olduğu varsayımı olmaksızın yanlıştır. Örneğin, her nN, En = [n, ∞) ⊂ R, bunların hepsi sonsuz Lebesgue ölçüsüne sahiptir, ancak kesişim boştur.

Sigma-sonlu ölçüler

μ(X) sonlu bir gerçek sayı ise (∞ yerine) bir (X, Σ, μ) ölçü uzayına sonlu denir. Sıfır olmayan sonlu ölçüler, herhangi bir sonlu ölçü μ, olasılık ölçüsü ile orantılıdır; anlamında olasılık ölçüsüne benzer. μ ölçüsü, X ölçülebilir sonlu ölçü kümelerinin sayılabilir bir birleşimine ayrıştırılabiliyorsa, σ-sonlu olarak adlandırılır. Benzer şekilde, bir ölçü uzayındaki bir kümenin, sonlu ölçülü kümelerin sayılabilir bir birleşimi ise, bir σ-sonlu ölçüsü olduğu söylenir.

Örneğin, standart Lebesgue ölçüsüne sahip reel sayılar σ-sonludur, ancak sonlu değildir. Tüm k tam sayıları için kapalı aralıkları [k, k+1] düşünün; sayılabilecek bu tür aralıklar vardır, her birinin ölçüsü 1'dir ve bunların birleşimi tüm gerçek doğrudur. Alternatif olarak, her sonlu gerçekler kümesine kümedeki nokta sayısını atayan sayma ölçüsü ile gerçek sayıları düşünün. Bu ölçü uzayı σ-sonlu değildir, çünkü sonlu ölçülü her küme yalnızca sonlu sayıda nokta içerir ve tüm gerçek doğruyu kaplamak için sayılamayacak kadar çok sayıda küme gerekir. Σ-sonlu ölçü uzaylarının bazı çok uygun özellikleri vardır; σ-sonluluğu bu bağlamda topolojik uzayların Lindelöf özelliği ile karşılaştırılabilir. Bir ölçü uzayının 'sayılamayan ölçüye' sahip olabileceği fikrinin belirsiz bir genellemesi olarak da düşünülebilirler.

s-sonlu ölçüler

Bir ölçü, sınırlı ölçülerin sayılabilir bir toplamı ise, s-sonlu olduğu söylenir. S-sonlu ölçüler sigma-sonlu ölçülerden daha geneldir ve stokastik süreçler teorisinde uygulamaları vardır.

Tamlık

Ölçülebilir X kümesi, μ(X) = 0 ise boş küme olarak adlandırılır. Boş kümenin bir alt kümesine ihmal edilebilir küme denir. İhmal edilebilir bir kümenin ölçülebilir olması gerekmez, ancak ölçülebilir her ihmal edilebilir küme otomatik olarak bir boş kümedir. Her ihmal edilebilir küme ölçülebilir ise bir ölçü eksiksiz olarak adlandırılır.

Ölçülebilir bir X kümesinden ihmal edilebilir bir küme kadar farklılık gösteren Y alt kümelerinin σ-cebiri dikkate alınarak, yani X ve Y simetri farkı bir sıfır kümede yer alacak şekilde bir ölçü, tam bir ölçü olarak genişletilebilir. Bu, μ(Y)'yi μ(X)'e eşit olarak tanımlar.

Toplanırlık

Ölçümlerin sayılabilecek şekilde toplanır olması gerekmektedir. Ancak durum aşağıdaki şekilde güçlendirilebilir. Herhangi bir kümesi ve herhangi bir negatif olmayan için;

Yani, toplamını, sonlu birçoğunun tüm toplamlarının eküsü (supremum) olarak tanımlıyoruz.

'da bir ölçüsü, eğer herhangi bir ve herhangi bir ayrık küme ailesi için aşağıdaki sağlanırsa -toplanır'dır:

İkinci koşulun, boş kümelerin idealinin -tam olduğu ifadeye eşdeğer olduğuna dikkat edin.

Ölçülemeyen kümeler

Seçim aksiyomunun doğru olduğu varsayılırsa, Öklid uzayının tüm alt kümelerinin Lebesgue ölçülebilir olmadığı kanıtlanabilir; Bu tür kümelerin örnekleri arasında Vitali kümesi ve Hausdorff paradoksu ve Banach-Tarski paradoksu tarafından öne sürülen ölçülemeyen kümeler bulunur.

Genellemeler

Belirli amaçlar için, değerleri negatif olmayan gerçeklerle veya sonsuzlukla sınırlı olmayan bir "ölçüye" sahip olmak yararlıdır. Örneğin, değerleri (işaretli) gerçek sayılarda olan sayılabilir bir toplanır küme fonksiyonuna işaretli ölçü, karmaşık sayılarda değerlere sahip böyle bir fonksiyona ise karmaşık ölçü denir. Banach uzaylarında değer alan ölçüler kapsamlı bir şekilde çalışılmıştır.[2] Bir Hilbert uzayında kendine eşlenik izdüşümler kümesindeki değerleri alan bir ölçüye, izdüşüm değerli ölçü adı verilir; bunlar, spektral teorem için fonksiyonel analizde kullanılır. Negatif olmayan değerler alan olağan ölçüleri genellemelerden ayırmak gerektiğinde, pozitif ölçü terimi kullanılır. Pozitif ölçüler, konik kombinasyon altında kapatılır, ancak genel doğrusal kombinasyon değil, işaretli ölçüler pozitif ölçülerin doğrusal kapanmasıdır.

Diğer bir genelleme, içerik olarak da bilinen sonlu toplanır ölçüdür. Bu, sayılabilir toplanırlığa ihtiyaç duymak yerine sadece sonlu toplanırlığa ihtiyacımız olması dışında bir ölçü ile aynıdır. Tarihsel olarak, bu tanım ilk önce kullanıldı. Genel olarak, sonlu toplanır ölçümlerin Banach limitleri, L ikilisi ve Stone-Čech kompaktlaştırma gibi kavramlarla bağlantılı olduğu ortaya çıktı. Tüm bunlar bir şekilde seçim aksiyomuna bağlıdır. Geometrik ölçü teorisindeki bazı teknik problemlerde içerik yararlı olmaya devam etmektedir; bu Banach ölçülerinin teorisidir.

Bir yük, her iki yöndeki bir genellemedir: Sonlu toplanırlığa sahip, işaretli bir ölçüdür.

Ayrıca bakınız

  • Lebesgue integrali
  • Kaldırma teorisi (Lifting theory)
  • İleri itme ölçüsü (Pushforward measure)
  • Yoğunluk biçimi (Volume form)

Kaynakça

  1. ^ Halmos, Paul (1950), Measure theory, Van Nostrand and Co.
  2. ^ Rao, M. M. (2012), Random and Vector Measures, Series on Multivariate Analysis, 9, World Scientific, ISBN 978-981-4350-81-5, MR 2840012 .

Bibliyografya

  • Robert G. Bartle (1995) The Elements of Integration and Lebesgue Measure, Wiley Interscience.
  • Bauer, H. (2001), Measure and Integration Theory, Berlin: de Gruyter, ISBN 978-3110167191 
  • Bear, H.S. (2001), A Primer of Lebesgue Integration, San Diego: Academic Press, ISBN 978-0120839711 
  • Bogachev, V. I. (2006), Measure theory, Berlin: Springer, ISBN 978-3540345138 
  • Bourbaki, Nicolas (2004), Integration I, Springer Verlag, ISBN 3-540-41129-1  Chapter III.
  • R. M. Dudley, 2002. Real Analysis and Probability. Cambridge University Press.
  • Folland, Gerald B. (1999), Real Analysis: Modern Techniques and Their Applications, John Wiley and Sons, ISBN 0471317160  Second edition.
  • Federer, Herbert. Geometric measure theory. Die Grundlehren der mathematischen Wissenschaften, Band 153 Springer-Verlag New York Inc., New York 1969 xiv+676 pp.
  • D. H. Fremlin, 2000. Measure Theory 31 Ocak 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Torres Fremlin.
  • Jech, Thomas (2003), Set Theory: The Third Millennium Edition, Revised and Expanded, Springer Verlag, ISBN 3-540-44085-2 
  • R. Duncan Luce & Louis Narens (1987). "measurement, theory of," The New Palgrave: A Dictionary of Economics, v.3, ss. 428–32.
  • M. E. Munroe, 1953. Introduction to Measure and Integration. Addison Wesley.
  • K. P. S. Bhaskara Rao and M. Bhaskara Rao (1983), Theory of Charges: A Study of Finitely Additive Measures, Londra: Academic Press, ss. x + 315, ISBN 0-12-095780-9 
  • Shilov, G. E., and Gurevich, B. L., 1978. Integral, Measure, and Derivative: A Unified Approach, Richard A. Silverman, trans. Dover Publications. 0-486-63519-8. Emphasizes the Daniell integral.
  • Teschl, Gerald, Topics in Real and Functional Analysis, (lecture notes), 10 Eylül 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 29 Aralık 2020 
  • Tao, Terence (2011). An Introduction to Measure Theory. Providence, R.I.: American Mathematical Society. ISBN 9780821869192. 
  • Weaver, Nik (2013). Measure Theory and Functional Analysis. World Scientific. ISBN 9789814508568. 

Dış bağlantılar

İlgili Araştırma Makaleleri

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında varyans bir rassal değişken, bir olasılık dağılımı veya örneklem için istatistiksel yayılımın, mümkün bütün değerlerin beklenen değer veya ortalamadan uzaklıklarının karelerinin ortalaması şeklinde bulunan bir ölçüdür. Ortalama bir dağılımın merkezsel konum noktasını bulmaya çalışırken, varyans değerlerin ne ölçekte veya ne derecede yaygın olduklarını tanımlamayı hedef alır. Varyans için ölçülme birimi orijinal değişkenin biriminin karesidir. Varyansın karekökü standart sapma olarak adlandırılır; bunun ölçme birimi orijinal değişkenle aynı birimde olur ve bu nedenle daha kolayca yorumlanabilir.

Minkowski Eşitsizliği, sonlu sayıda, hepsi sıfır olmayan , , i=1,2,...,n pozitif sayılarında, p>1 için aşağıdaki eşitsizliğe denir:

<span class="mw-page-title-main">Dirac delta fonksiyonu</span>

Adını Paul Dirac' tan alan Dirac delta fonksiyonu tek boyutta

<span class="mw-page-title-main">Normal dağılım</span> sürekli olasılık dağılım ailesi

Normal dağılım, aynı zamanda Gauss dağılımı veya Gauss tipi dağılım olarak isimlendirilen, birçok alanda pratik uygulaması olan, çok önemli bir sürekli olasılık dağılım ailesidir.

Merkezi limit teoremi büyük bir sayıda olan bağımsız ve aynı dağılım gösteren rassal değişkenlerin aritmetik ortalamasının, yaklaşık olarak normal dağılım göstereceğini ifade eden bir teoremdir. Matematiksel bir ifadeyle, bir merkezi limit teoremi olasılık kuramı içinde bulunan bir zayıf yakınsama sonucu setidir. Bunların hepsi, birçok bağımsız aynı dağılım gösteren rassal değişkenlerin herhangi bir toplam değerinin limitte belirli bir "çekim gücü gösteren dağılıma" göre dağılım gösterme eğiliminde olduğu gerçeğini önerir.

Olasılık kuramı ve bir dereceye kadar istatistik bilim dallarında basıklık kavramı 1905da K. Pearson tarafından ilk defa açıklanmıştır. Basıklık kavramı bir reel değerli rassal değişken için olasılık dağılımının, grafik gösteriminden tanımlanarak ortaya çıkarılan bir kavram olan, sivriliği veya basıklığı özelliğinin ölçümüdür. Basıklık kavramının ayrıntıları olasılık kuramı içinde geliştirilmiştir. Betimsel istatistik için bir veri setinin basıklık karakteri pek dikkate alınmayan bir özellik olarak görülmektedir. Buna bir neden parametrik çıkarımsal istatistik alanında basıklık hakkında hemen hemen hiçbir kestirim veya sınama bulunmamasındandır ve pratik istatistik kullanımda basıklık pek önemsiz bir karakter olarak görülmektedir. Belki de basıklık ölçüsünün elle hesaplanmasının hemen hemen imkânsızlığı buna bir neden olmuştur.

Olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında, çokdeğişirli normal dağılım veya çokdeğişirli Gauss-tipi dağılım, tek değişirli bir dağılım olan normal dağılımın çoklu değişirli hallere genelleştirilmesidir.

Olasılık teorisi ya da ihtimaliyet teorisi rastgele olayların analizi ile ilgilenen bir matematik bilim dalıdır. Olasılık teorisinin ana ögeleri rassal değişkenler, saf rassal süreçler, olaylar olarak sayılabilir. Bunlar ya tek olarak ortaya çıkan veya bir zaman dönemi içinde gelişerek meydana gelen, ilk görünüşü rastgele bir şekilde olan deterministik olmayan olayların veya ölçülebilir miktarların matematiksel soyutlamalarıdır. Bir madeni parayı yazı-tura denemesi için havaya atmak veya bir zarı atmak ile ortaya çıkan sonuç ilk bakışta rastgele bir olay olarak görülebilirse bile eğer birbirini takip eden rastgele olaylar tekrar tekrar ortaya çıkartılırsa incelenebilecek ve tahmin edilebilecek belirli bir istatistiksel seyir takip ettikleri görülecektir. Bu türlü olaylar ve sonuçların seyirlerini betimleyen iki temsilci matematiksel sonuç büyük sayılar yasası ve merkezsel limit teoremidir.

<span class="mw-page-title-main">Büyük sayılar yasası</span>

Büyük Sayılar Kanunu ya da Büyük Sayılar Yasası, bir rassal değişkenin uzun vadeli kararlılığını tanımlayan bir olasılık teoremidir. Sonlu bir beklenen değere sahip birbirinden bağımsız ve eşit dağılıma sahip bir rassal değişkenler örneklemi verildiğinde, bu gözlemlerin ortalaması sonuçta bu beklenen değere yakınsayacak ve bu değere yakın bir seyir izleyecektir.

<span class="mw-page-title-main">Log-normal dağılım</span>

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında log-normal dağılım logaritması normal dağılım gösteren herhangi bir rassal değişken için tek-kuyruklu bir olasılık dağılımdır. Eğer Y normal dağılım gösteren bir rassal değişken ise, bu halde X= exp(Y) için olasılık dağılımı bir log-normal dağılımdır; aynı şekilde eğer X log-normal dağılım gösterirse o halde log(X) normal dağılım gösterir. Logaritma fonksiyonu için bazın ne olduğu önemli değildir: Herhangi iki pozitif sayı olan ab ≠ 1 için eğer loga(X) normal dağılım gösterirse, logb(X) fonksiyonu da normaldir.

Olasılık kuramı ve istatistik bilimsel dallarında bir reel-değerli rassal değişken için k-ıncı ortalama etrafındaki moment, E beklenen değer operatörü olursa

μk := E[(X - E[X])k]

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında bir rassal değişken Xin μ = E(X) olarak ifade edilen beklenen değeri ve σ² = E((X - μ)²) olarak ifade edilen varyansı bulunur. Bunlar ilk iki kümülant olarak belirlenirler; yani

κ1 = μ ve κ² = σ².

Matematik bilimi içinde moment kavramı fizik bilimi için ortaya çıkartılmış olan moment kavramından geliştirilmiştir. Bir bir reel değişkenin reel-değerli fonksiyon olan f(x)in c değeri etrafında ninci momenti şöyle ifade edilir:

Olasılık kuramında Borel–Cantelli önermesi olay dizilerine ilişkin bir savdır. Ölçü kuramının bir sonucu olan önerme Émile Borel ve Francesco Paolo Cantelli'ye adanmıştır.

Olasılık kuramında olay, kendisine bir olasılık değeri atanan sonuç kümesine verilen addır. Örnek uzayın sonlu olması durumunda bu kümenin herhangi bir altkümesi bir olay oluşturmaktadır. Ne var ki, bu yaklaşım örnek uzayın sonsuza uzandığı durumlarda işe yaramamaktadır. Bu nedenle, olasılık uzayı tanımlamalarında örnek uzayın bazı altkümeleri göz önüne alınmaz.

<span class="mw-page-title-main">Kovaryans matrisi</span>

İstatistik'te, kovaryans matrisi, rassal vektörlerin elemanları arasındaki kovaryansları içeren matristir. Kovaryans matrisi, skaler-değerli rassal değişkenler için var olan varyans kavramının çok boyutlu durumlara genelleştirilmesidir.

Matematiğin bir alt dalı olan fonksiyonel analizde, doğuran çekirdekli Hilbert uzayı noktasal değerlemenin bir sürekli doğrusal fonksiyonel olduğu bir fonksiyonlar Hilbert uzayıdır. Burada, fonksiyonlar Hilbert uzayından kasıt, bahsi geçen uzayın öğelerinin fonksiyonlar olduğudur. Yani söz konusu uzay bir fonksiyon uzayıdır; bununla birlikte aynı zamanda Hilbert uzayı özelliği de taşımaktadır. Benzer bir şekilde, bu tür uzaylar doğuran çekirdekler tarafından da tanımlanabilirler. Bu terimi ilk defa ve aynı zamanda Nachman Aronszajn (1907–1980) ve Stefan Bergman (1895–1977) adlı matematikçiler 1950'de ortaya atıp geliştirmişlerdir.

Matematik'te Lp uzayı, sonlu boyutlu vektör uzayı için p-norm'un doğal bir genelleme kullanarak tanımlı fonksiyon uzayı'dır.Bazen Lebesque uzayı denir.İlk Frigyes Riesz tarafından Bourbaki grubu Bourbaki 1987 olarak tanıtılmasına rağmen,Henri Lebesgue Dunford & Schwartz 1958, III.3, adına ithaf edilmiştir. fonksiyonal analiz'de Banach uzayı'nın ve topolojik vektör uzaylarının önemli bir sınıfını Lp uzayı formu oluşturur.Lebesgue uzayının fizik, istatistik, finans, mühendislik ve diğer disiplinlerde uygulamaları var.

Matematiğin bir alt dalı olan olasılık teorisinde Girsanov teoremi, stokastik süreçlerin ölçü değişimleri altında nasıl değiştiğini gösteren ve özellikle finansal matematikte yaygın uygulaması olan bir teoremdir. Teorem, finansal matematikte bir dayanak varlığın fiziksel ya da gözlemlenen bir ölçüde yazılan fiyat sürecinin riske duyarsız ölçüye nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Teorem, stokastik diferansiyel denklemlerin zayıf çözümlerinin varlığını ve biricikliğini kanıtlamakta da yararlıdır.

Matematikte Radon-Nikodym teoremi, aynı ölçülebilir uzayda tanımlanmış iki ölçü arasındaki ilişkiyi ifade eden bir sonuçtur. Burada ölçü ile kastedilen ölçülebilir bir uzayın ölçülebilir alt kümelerine tutarlı bir büyüklük atayan bir küme fonksiyonudur. Ölçü örnekleri arasında alan ve hacim verilebilir.