Quant Sandbox
DerivatívákPortfólió és kockázatKötvényekVállalati pénzügyekValószínűség és mértékSztochasztikus modellekPiaci mikrostruktúraÚtmutató
Valószínűség és mérték
Valószínűségi mező
σ-algebrák
InformációFiltráció
Lebesgue-mérték
Valószínűségi változók
PörgettyűEloszlásfüggvény
Lebesgue-integrál
Riemann és LebesgueVárható érték rendezéssel
Konvergencia
Elszökő tömegKonvergenciatípusok
Feltételes várható érték
Legjobb tippMértékcsere
Kapcsolódó útmutatók
  • Valószínűségi mezők és a Kolmogorov-axiómák
  • Mértékelmélet az opcióárazásban
  • Valószínűségi mezők, σ-algebrák és valószínűségi változók

© 2026 Quant Sandbox · Tanulást segítő eszköz a kvantitatív pénzügyekhez

Adatvédelem és adatokNincsenek sütik

Ez az oldal nem használ sütiket (cookie-kat), és nem kér személyes adatokat. Néhány apró beállítást a böngésződ helyi tárolójában (local storage) őriz meg — a választott témát és nyelvet, az oldalsáv elrendezését, valamint az útmutatókban elért haladást és a válaszaidat —, hogy a következő látogatáskor is emlékezzen rájuk. Ezek az adatok nem hagyják el az eszközödet; a böngésző tárhelyének törlésével eltávolíthatók. A módosított bemenetek az oldal URL-címében is rögzülhetnek, így megoszthatsz vagy könyvjelzőként elmenthetsz egy adott beállítást. Az oldal a Vercel Web Analytics szolgáltatást használja, amely adatvédelem-barát és süti nélküli: csak névtelen, összesített használati adatokat (például oldalletöltéseket) rögzít, anélkül hogy azonosítana téged vagy más oldalakon követne.

Valószínűségi mező

Beállítások

A esemény
0,50
0.11
B esemény
0,30
0.050.5
Dobónyilak
2000
1020000

Húzd az A és a B alakzatot a táblán, hogy mozgasd őket.

Céltábla: a valószínűség a terület
0½10½1ABΩ = a tábla · P(esemény) = a területeTalálati arány → terület0,800,10101002000dobónyilak (log skála)0,4621SzitaformulaP(A)0,2500+ P(B)0,2827− P(A ∩ B)0,0707= P(A ∪ B)0,4621
P(A ∪ B), pontos terület
0,4621
találatok: A ∪ B
939 / 2000 = 0,470
P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
0,4621

Az eszközről

A valószínűségi mező három részből áll: a lehetséges kimenetelek halmazából, azokból az eseményekből, amelyekről kérdezhetünk, és egy szabályból, amely minden eseményhez valószínűséget rendel. Itt a kimenetelek egy négyzet alakú tábla pontjai, és a dobónyíl egyenletesen véletlen pontba csapódik. Az esemény egy megrajzolható tartomány, a valószínűsége pedig a területe. Minél több nyilat dobsz, annál inkább a területhez simul a tartományba esők aránya. Ugyanez a kép mutatja, miért adódnak össze a diszjunkt események valószínűségei, és miért kell az átfedő eseményekhez a szitaformula.

Gyakori kérdések

Mi az a valószínűségi mező?

A véletlenről szóló beszéd minimális kerete: kimenetelek Ω halmaza, események családja (Ω azon részhalmazai, amelyekről kérdezhetünk) és egy P valószínűségi mérték, amely minden eseményhez 0 és 1 közötti számot rendel. P-nek az egész térhez 1-et kell rendelnie, és diszjunkt események esetén összegződnie kell. A valószínűségi változók, a várható értékek és minden más a valószínűségszámításban erre a három objektumra épül. Ezen az oldalon Ω az egységnégyzet, az események a megrajzolt tartományok, P pedig a terület.

Miért egyezik itt a valószínűség a területtel?

Mert a nyilat egyenletesen dobjuk: a tábla egyik része sem élvez előnyt, így a feleakkora tartományt feleannyiszor találjuk el. A terület ráadásul additív: ha egy tartományt egymást nem fedő darabokra vágunk, a területek összege kiadja az egészet, éppúgy, ahogy a diszjunkt események valószínűségeinek is. Ezért teszi az egyenletes nyíl a geometriát valószínűséggé. Ha a közepére céloznál, a valószínűség már nem egyezne a területtel, és ugyanazon a táblán más P mértékre lenne szükség.

Mit próbáljak ki az oldalon?

Rajzolj két átfedő eseményt, és hasonlítsd össze mindegyik dobási gyakoriságát a területével. Aztán nézd az uniót: A vagy B területe A területe plusz B területe mínusz a kettő közös területe — ez a szitaformula. Told szét az eseményeket, amíg diszjunktak nem lesznek, és az átfedési tag eltűnik. Dobj pár száz nyilat, majd ezreket, és figyeld, ahogy a találati arány eleinte ingadozik, aztán a pontos területhez áll be.

A vonal területe nulla. Eltalálhatja a nyíl?

A nyíl mindig valahová esik, tehát egy pontba, az a pont pedig sok vonalon rajta van. Egy előre rögzített vonalra viszont pontosan nulla az esély, mert a vonal területe 0. A nulla valószínűség nem lehetetlent jelent, hanem azt, hogy majdnem biztosan nem. Folytonos kimenetelek esetén az egyes pontoknak nincs valószínűségük, csak a tartományoknak. Az ötlet a Lebesgue-mérték oldalán tér vissza.

Az elmélet

  • Valószínűségi mezők és a Kolmogorov-axiómák — A valószínűség mint egy összmértékű mérték: kimenetelek, események, axiómák, diszkrét és folytonos modellek, végtelen érmedobás, majdnem biztos események.
  • Mértékelmélet az opcióárazásban — Hogyan találkozik a pálya mértékelmélete és valószínűségszámítása az opcióárazásban: ekvivalens mértékek, sűrűségek, információ, feltételes várható érték.
  • Valószínűségi mezők, σ-algebrák és valószínűségi változók — Eseménytér, σ-algebra, valószínűségi mérték, mérhető függvény és a változó által generált σ-algebra.