SKEDSOFT

Six Sigma

Introduction:

Probabilistic model is the mathematical structure of any phenomenon whose input or output both are uncertain in nature they depend over some particular criteria or region.

Fundamentals of probabilistic models:

The  following  are  two  fundamental  probabilistic  models  that  can  serve  as  building  blocks  for  more  complex  models:

a)      The uniform distribution on [0, 1], which assigns probability b−a to every interval [a, b] ⊂[0, 1].

b)      A model of  an  infinite  sequence of fair  coin  tosses  that  assigns  equal  probability,  ½ n,to  every  possible  sequence  of  length  n.

1.       These  two  models  are  often  encountered  in  elementary  probability  and  used  without  further  discussion.  Strictly  speaking,  however,  we  need  to  make  sure that  these  two  models  are  well-posed,  that  is,  consistent  with  the  axioms  of  probability.

2.       To  this effect, we  need to  define  appropriate  σ-fields  and  probability  measures  on  the  corresponding  sample  spaces.  In  what  follows,  we  describe  the  required  construction,  while  omitting  the  proofs  of  the  more  technical  steps.

Caratheodor ´ y’s extension theorem: 

1.       The  general  outline  of  the  construction  we  will  use  is  as  follows.  We  are  interested  in  defining  a  probability  measure  with  certain  properties  on  a  given measurable  space  (Ω, F).

2.       We  consider  a  smaller  collection,  F0 ⊂F,  of  subsets  of  Ω,  which  is  a  field,  and  on  which  the  desired  probabilities  are  easy  to  define. 

3.       Furthermore,  we  make  sure  that  F0 is  rich  enough,  so  that  the  σ-field  it  generates  is  the  same  as  the  desired  σ-field  F.  We  then  extend  the  definition  of  the  probability  measure  from  F0 to  the  entire  σ-field  F.

4.       This  is  possible,  un­ der  few  conditions,  by  virtue  of  the  following  fundamental  result  from  measure  theory.

Lévesque measure on [0, 1] and on r:

we  construct  the  uniform  probability  measure  on  [0, 1],  also  known  as  Lévesque  measure.  Under  the  Lévesque  measure,  the  measure  as­ signed  to  any subset  of  [0, 1] is  meant  to  be  equal  to  its  length.  While the defini­tion  of  length  is  immediate  for  simple  sets  (e.g.,  the  set  [a, b] has  length  b − a),  more  general  sets  present  more  of  a  challenge.