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Espacio de medida

Un espacio de medida es un objeto básico de la teoría de la medida, una rama de las matemáticas que estudia las nociones generalizadas de volúmenes. Contiene un conjunto subyacente, los subconjuntos de este conjunto que son factibles de medir (el σ -álgebra) y el método que se utiliza para medir (la medida). Un ejemplo importante de un espacio de medida es un espacio de probabilidad.

Un espacio medible consta de los dos primeros componentes sin una medida específica.

Definición

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Un espacio de medida es una terna donde[1][2]

  • es un conjunto
  • es un σ-álgebra en el conjunto
  • es una medida en

Ejemplo

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Conjunto . los -álgebra en conjuntos finitos como el anterior suele ser el conjunto de potencias, que es el conjunto de todos los subconjuntos (de un conjunto dado) y se denota por . Siguiendo esta convención, establecemos

En este caso simple, el conjunto de potencia se puede escribir explícitamente:

Como medida, defina por

entonces (por aditividad de medidas) y (por definición de medidas).

Esto conduce al espacio de medida . Es un espacio de probabilidad, ya que . La medida corresponde a la distribución de Bernoulli con , que se utiliza, por ejemplo, para modelar un lanzamiento de moneda justo.

Clases importantes de espacios de medida

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Las clases más importantes de espacios de medida se definen por las propiedades de sus medidas asociadas. Esto incluye

Otra clase de espacios de medida son los espacios de medida completos.[5]

Referencias

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  1. a b Kosorok, Michael R. (2008). Introduction to empirical processes and semiparametric inference. Springer. p. 83. ISBN 978-0-387-74978-5. OCLC 233972325. 
  2. Klenke, Achim (2008). Probability Theory (en inglés). Springer London. ISBN 978-1-84800-047-6. doi:10.1007/978-1-84800-048-3. 
  3. Hazewinkel, Michiel. (©1988-©1994). Encyclopaedia of mathematics : an updated and annotated translation of the Soviet "Mathematical encyclopaedia". Reidel. ISBN 1-55608-010-7. OCLC 16755499. 
  4. Soria, Javier; Tradacete, Pedro (2019-06). «The least doubling constant of a metric measure space». Annales Academiae Scientiarum Fennicae Mathematica 44 (2): 1015-1030. ISSN 1239-629X. doi:10.5186/aasfm.2019.4457. Consultado el 24 de junio de 2023. 
  5. Klenke, Achim (2008). Probability Theory (en inglés). Springer London. p. 33. ISBN 978-1-84800-047-6. doi:10.1007/978-1-84800-048-3. 
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