Variabili aleatorie discrete: esempi e applicazioni

Sommario

In questo capitolo studiamo alcuni modelli probabilistici la cui analisi coinvolge variabili aleatorie. In alcuni casi, i modelli verranno definiti a partire da una successione infinita di variabili aleatorie indipendenti e con la stessa distribuzione, non concentrata in un punto. Come abbiamo spiegato nell’Osservazione 3.42, una tale successione non può essere costruita in uno spazio di probabilità discreto e richiede una nozione più generale di spazio di probabilità, che introdurremo nel Capitolo 5. Abbiamo deciso di usare questa formulazione, in anticipo rispetto alle nozioni teoriche, perché consente maggiore sintesi e, in ogni caso, comporta l’uso di strumenti di calcolo che restano sempre nell’ambito della probabilità discreta. Infatti, nei problemi che affronteremo, ci si potrà sempre ricondurre a eventi che dipendono solo da un tratto finito della successione.