Capítulo 1

Introdução

Há fenômenos para os quais um modelo determinístico descreve com grande precisão o que será observado. Fixadas as condições iniciais, a lei da gravitação, por exemplo, determina a posição e a velocidade de um corpo em queda.

Em outras situações, a previsão individual deixa de ser uma linguagem razoável. Não sabemos quantas partículas um material radioativo emitirá no próximo intervalo de tempo. Mesmo o lançamento de uma moeda, determinístico em princípio, depende de condições iniciais que não controlamos na prática. Ainda assim, ambos os fenômenos exibem regularidades que podem ser descritas por uma lei probabilística. É nesse ponto — quando o resultado isolado escapa, mas o conjunto dos resultados conserva estrutura — que começa a probabilidade.

Para construir um modelo desse tipo, supomos que o resultado do experimento é desconhecido, mas que seus resultados possíveis são conhecidos. O conjunto desses resultados é o espaço amostral, geralmente denotado por \(\Omega \).

Exemplo 1.1
  1. Para o lançamento de uma moeda, podemos tomar \(\Omega =\{ \text{cara},\text{coroa}\} \) ou, de modo equivalente, \(\Omega =\{ 0,1\} \), com \(0\) representando cara e \(1\), coroa.

  2. Para modelar o número de pessoas que entram em uma agência bancária ao longo do dia, podemos tomar \(\Omega =\{ 0,1,2,3,\ldots \} \).

  3. Considere o experimento de lançar um dardo em um alvo circular de raio \(r\gt 0 .\) Neste caso podemos definir o espaço amostral como qualquer círculo de raio \(r\), como por exemplo

    \[ \Omega =\{ (x,y):x^2+y^2\leq r^2\} . \]
  4. Para o sorteio uniforme de um número em \([0,1]\), tomamos \(\Omega =[0,1]\).

Em geral, a pergunta não é qual resultado ocorreu, mas se ele possui certa propriedade. Ao retirar uma carta de um baralho, por exemplo, podemos querer saber apenas se ela é vermelha. Uma propriedade desse tipo corresponde a um subconjunto de \(\Omega \): o conjunto dos resultados que a satisfaz.

Chamaremos de eventos os subconjuntos de \(\Omega \) aos quais o modelo permite atribuir probabilidade. A ressalva é importante: como veremos em breve, nem todo subconjunto poderá receber uma probabilidade.

1.0.1 Afinal, o que pedimos de uma probabilidade?

Uma probabilidade deve atribuir a cada evento \(A\) um número \(\P (A)\in [0,1]\), com \(\P (\Omega )=1\). Além disso, se dois eventos disjuntos \(A\) e \(B\) não podem ocorrer simultaneamente, é natural exigir que

\[ \Pr {A\cup B}=\Pr {A}+\Pr {B}. \]

Em espaços finitos, essa propriedade se estende por indução a qualquer união finita. Em espaços gerais, porém, precisamos controlar também uniões enumeráveis. Se \(A_1,A_2,\ldots \) são eventos disjuntos dois a dois, exigimos

\[ \Pr {\bigcup _{k=1}^\infty A_k}=\sum _{k=1}^\infty \Pr {A_k}. \]

Essa propriedade é a \(\sigma \)-aditividade. Sua força ficará clara ao longo do texto: ela é a ponte entre operações finitas e fenômenos definidos por passagem ao limite.

Provisoriamente, portanto, uma probabilidade é uma função \(\P \) definida sobre uma família de eventos e tal que

  1. \(\Pr {\Omega }=1\);

  2. se \(A_1, A_2,\ldots \subset \Omega \) são eventos disjuntos, então

    \[ \Pr {\bigcup _{k=1}^\infty A_k}=\sum _{k=1}^\infty \Pr {A_k}. \]

1.1 Nem sempre podemos atribuir probabilidades

Tentemos agora construir um modelo para uma situação aparentemente simples: o sorteio uniforme de um ponto no intervalo \([0,1)\).

Ilustração: Nem sempre podemos atribuir probabilidades

Que condições esse modelo deveria satisfazer? Atribuir probabilidades apenas aos pontos não basta: cada ponto deverá ter probabilidade zero, embora o intervalo inteiro tenha probabilidade um. Precisamos, portanto, atribuir probabilidades a subconjuntos \(A\subset [0,1)\).

Ilustração: Nem sempre podemos atribuir probabilidades

Para expressar a uniformidade, pedimos invariância por translações módulo \(1\). Se insistirmos em medir todos os subconjuntos, procuraremos uma função \(\mu :\mathcal P([0,1))\to [0,1]\) que satisfaça:

  1. \(\mu ([0,1))=1\);

  2. para toda sequência de conjuntos disjuntos \(A_1,A_2,\ldots \),

    \[ \mu \left(\bigcup _{n=1}^\infty A_n\right) =\sum _{n=1}^\infty \mu (A_n); \]
  3. seja uniforme, isto é, invariante por translações módulo \(1\): se \(A\oplus b:=\{ \mathrm{dec}(x+b):x\in A\} \), então \(\mu (A\oplus b)=\mu (A)\).

Uma função não negativa e \(\sigma \)-aditiva será chamada de medida; os conjuntos aos quais ela pode ser aplicada serão os conjuntos mensuráveis. Essas definições serão precisadas no Capítulo 2.

As três exigências acima parecem modestas. Juntas, porém, pedem demais: tal modelo não existe.

Teorema 1.2 (Conjunto de Vitali)
Seja \(\mu \) uma medida finita e não nula, definida em uma \(\sigma \)-álgebra \(\mathcal F\) de subconjuntos de \(\mathbb T=[0,1)\), e suponha que \(A\in \mathcal F\) implique \(A\oplus b\in \mathcal F\) e \(\mu (A\oplus b)=\mu (A)\) para todo \(b\in \mathbb T\). Então \(\mathcal F\neq \mathcal P(\mathbb T)\). Mais precisamente, todo conjunto de representantes das classes de \(\mathbb T/(\mathbb Q\bmod 1)\) é não \(\mu \)-mensurável.

Demonstração

Em \(\mathbb T\), considere a relação de equivalência

\[ x\sim y \quad \Longleftrightarrow \quad x-y\in \mathbb Q\pmod1. \]

Pelo axioma da escolha, existe um conjunto \(V\subset \mathbb T\) que contém exatamente um representante de cada classe de equivalência. Esse é um conjunto de Vitali.

Seja \(D=\mathbb Q\cap [0,1)\). A família \((V\oplus q)_{q\in D}\) é enumerável, disjunta duas a duas e sua união é \(\mathbb T\). De fato, todo \(x\in \mathbb T\) é equivalente a um único \(v\in V\), de modo que \(x=v\oplus q\) para algum \(q\in D\). Se \(v_1\oplus q_1=v_2\oplus q_2\), então \(v_1\sim v_2\); pela escolha de um único representante, \(v_1=v_2\), e portanto \(q_1=q_2\) em \(\mathbb T\).

Suponha, por absurdo, que \(V\in \mathcal F\). Pela invariância, todos os conjuntos \(V\oplus q\) são mensuráveis e têm a mesma medida. A \(\sigma \)-aditividade fornece

\[ 0\lt \mu (\mathbb T) =\sum _{q\in D}\mu (V\oplus q) =\sum _{q\in D}\mu (V). \]

Se \(\mu (V)=0\), o lado direito é \(0\); se \(\mu (V)\gt 0\), ele é infinito. As duas possibilidades contradizem \(0\lt \mu (\mathbb T)\lt \infty \). Logo \(V\notin \mathcal F\), como queríamos.

Ilustração: Nem sempre podemos atribuir probabilidades

1.2 A necessidade de álgebras

O exemplo de Vitali mostra que pedimos demais. Para escapar da contradição, alguma das exigências deve ser abandonada:

  1. a sigma aditividade \(\mu \left( \bigcup _{n=1}^\infty A_n \right) = \sum _{n=1}^\infty \mu (A_n)\) para conjuntos disjuntos;

  2. a invariância por translação;

  3. o Axioma da Escolha;

  4. ou que todos os subconjuntos sejam mensuráveis.

A \(\sigma \)-aditividade é útil demais para ser descartada. A invariância por translações não é necessária em todo modelo, mas é inseparável da ideia de uniformidade neste exemplo. E o axioma da escolha... é o axioma da escolha.

Aceitaremos, então, que alguns subconjuntos não são mensuráveis. Em troca, preservamos a noção de probabilidade numa família ampla de eventos, estável pelas operações de conjuntos de que precisaremos.

1.3 Álgebras, \(\sigma \)-álgebras e outras classes

Fixado o espaço amostral \(\Omega \), denotaremos por \(\mathcal F\) a família dos eventos aos quais podemos atribuir probabilidade. O exemplo de Vitali mostrou que, em geral, \(\mathcal F\) não pode conter todos os subconjuntos de \(\Omega \).

Essa família deve, contudo, ser estável pelas operações naturais entre eventos. Se podemos perguntar se \(A\) ou \(B\) ocorreu, devemos também poder perguntar se \(A\) não ocorreu e se ocorreu ao menos um dos dois. Comecemos pela estrutura finita correspondente.

Definição 1.3
Uma família não vazia de eventos \(\mathcal{F}\) contendo \(\Omega \) é denominada álgebra se é fechada em relação
  1. ao complementar

    \[ A \in \mathcal{F}\ \Rightarrow \ A^\mathsf c\in \mathcal{F} \]
  2. à união finita

    \[ A, B \in \mathcal{F}\Rightarrow A\cup B \in \mathcal{F}. \]

Essas duas condições também garantem o fechamento por interseções finitas:

\[ A, B \in \mathcal{F}\Rightarrow A\cap B \in \mathcal{F}. \]

De fato, pela Lei de De Morgan \((A \cap B)^\mathsf c= A^\mathsf c\cup B^\mathsf c.\) Logo, \(A\cap B = (A^\mathsf c\cup B^\mathsf c)^\mathsf c.\)

Exemplo 1.4 (Álgebra Trivial)
Seja \(\mathcal{F}= \{ \emptyset , \Omega \} .\) Essa é a álgebra trivial e é a menor álgebra possível.

Exemplo 1.5 (Álgebra das Partes)
No outro extremo, \(\mathcal{F}= \mathcal{P}(\Omega ) .\) Essa é a maior álgebra possível.

A primeira álgebra distingue pouco; a segunda, no caso dos reais, distingue demais. A estrutura útil costuma estar entre esses extremos.

Exemplo 1.6 (Álgebra elementar de intervalos)
Considere \(\Omega =\mathbb {R}\). Uma álgebra conveniente é formada pelas uniões finitas de intervalos semiabertos, admitindo também intervalos ilimitados. Denotando-a por \(\mathcal B_0(\mathbb {R})\), temos
\[ \mathcal B_0(\mathbb {R}) =\left\{ \text{uniões finitas de intervalos semiabertos em }\mathbb {R}\right\} . \]
Essa álgebra gera a \(\sigma \)-álgebra de Borel, apresentada adiante.

Exemplo 1.7 (Álgebra de partição)

Dado um conjunto qualquer \(\Omega \), uma coleção de conjuntos não vazios e dois a dois disjuntos \(\mathcal{P}=\{ P_1,P_2,\dots ,P_n\} \) é dita uma partição se \(\Omega =\cup _{j=1}^n P_j .\) Nesse caso os conjuntos \(P_1,P_2,\dots ,P_n\) são ditos átomos da partição.

Nesse caso a família gerada por todas as combinações de átomos é uma álgebra

\[ f\langle \mathcal{P}\rangle =\left\{ \bigcup _{j\in J}P_j:J\subseteq \{ 1,\ldots ,n\} \right\} \]

Temos também que \(|f\langle \mathcal{P}\rangle |=2^n .\)

Se \(\mathcal{Q}\) for outra partição, dizemos que \(\mathcal{Q}\) refina \(\mathcal{P}\) se, para cada \(P \in \mathcal{P}\), existem \(Q_1,\dots Q_m \in \mathcal{Q}\) de modo que

\[ P=Q_1\cup Q_2\cup \dots \cup Q_m \]

Figura 1.1 Uma partição de Omega

Figura 1.1 Uma partição de \(\Omega \)

A álgebra gerada pelos intervalos contém apenas uniões finitas de intervalos. Isso é pouco para a probabilidade: não permite descrever limites de eventos. Admitir uniões arbitrárias, por outro lado, seria demais, pois todo subconjunto dos reais é união de seus pontos:

\[ A=\bigcup _{x\in A}\{ x\} \]

O compromisso é admitir uniões enumeráveis. Este será o primeiro dogma da teoria da probabilidade.

Definição 1.8 (<i class=)
\(\sigma \)-álgebra"> Uma família não vazia \(\mathcal{F}\) de eventos é denominada de \(\sigma \)-álgebra se é fechada em relação
  1. ao complementar

    \[ A \in \mathcal{F}\ \Rightarrow \ A^\mathsf c\in \mathcal{F} \]
  2. a união enumerável

    \[ A_1, A_2, \ldots \in \mathcal{F}\Longrightarrow \bigcup _{n=1}^\infty A_n \in \mathcal{F}. \]

Dado \(\Omega \) e \(\mathcal{F}\) uma \(\sigma \)-álgebra de \(\Omega \), dizemos que \((\Omega ,\mathcal{F})\) é um espaço mensurável.

Se voltarmos aos nossos exemplos, quais são \(\sigma \)-álgebras? Os Exemplos 1.4, 1.5 e 1.7 são, mas a álgebra de Borel apresentada no Exemplo 1.6 não é.

  1. A família \(\{ \emptyset , A, A^\mathsf c, \Omega \} \) é uma \(\sigma \)-álgebra simples gerada pelo subconjunto \(A .\)

  2. A família dos subconjuntos de \(X\) que são enumeráveis ou cujos complementos são enumeráveis é uma \(\sigma \)-álgebra.

Exemplo 1.9 (\(\sigma \)-álgebra de Borel)

Considere \(\Omega = \mathbb {R}.\) A menor \(\sigma \)-álgebra que contém todos os intervalos existe, como mostraremos na Seção 1.5.1.

Essa \(\sigma \)-álgebra é denominada \(\sigma \)-álgebra de Borel. Veremos que ela não contém todos os subconjuntos de \(\mathbb {R}\), conforme exigia o exemplo de Vitali.

Existem \(2^{2^{\aleph _0}}\) subconjuntos de \(\mathbb {R}.\) Os conjuntos de Borel são somente \(2^{\aleph _0}\). A palavra “somente” pede aqui alguma familiaridade com o infinito. A diferença entre essas cardinalidades garante a existência de subconjuntos não borelianos. A demonstração desse fato é apresentada na Seção 2.5

Exemplo 1.10 (Subespaço)
Seja \( (\Omega , \mathcal{F}) \) um espaço mensurável e \( D \subset \Omega \) um subespaço. A \( \sigma \)-álgebra do subespaço é definida como:
\[ \mathcal{F}_D = \{ E \cap D: E \in \mathcal{F}\} \]

Em espaços enumeráveis, podemos em geral tomar o conjunto das partes como \(\sigma \)-álgebra; a dificuldade aparece sobretudo nos espaços não enumeráveis.

1.4 Um pouco mais sobre eventos

Uma \(\sigma \)-álgebra organiza as perguntas que o modelo permite fazer. Se \(A\in \mathcal{F}\), dizer que \(A\) ocorreu significa simplesmente que o resultado observado pertence a \(A\). Essa tradução entre operações de conjuntos e afirmações sobre o experimento será usada continuamente.

Neste contexto, dados eventos \(A, B\in \mathcal{F}\) também dizemos que

  • \(A\) não ocorreu ou não foi observado para nos referirmos a \(A^c\);

  • ocorreu ou observamos \(A\) ou \(B\) para nos referirmos a \(A\cup B\);

  • ocorreram ou observamos \(A\) e \(B\) para nos referirmos a \(A\cap B .\)

Analogamente, dada uma sequência de eventos \(A_1, A_2,\ldots \in \mathcal{F}\)

  • \(\bigcup _{k=1}^\infty A_k\) é o mesmo que ocorreu \(A_n\) para algum \(n\geq 1\);

  • \(\bigcap _{k=1}^\infty A_k\) é o mesmo que ocorreu \(A_n\) para todo \(n\geq 1\);

Exemplo 1.11

Consideremos o experimento de lançar infinitas moedas. Representaremos coroas por \(0\) e caras por \(1\), de modo que o espaço amostral é

\[ \Omega =\{ 0, 1\} ^\infty =\{ (a_1,a_2,a_3,\ldots ):a_k\in \{ 0, 1\} , k\geq 1\} . \]

Assim, o evento \(A_k=\{ \)observamos cara no \(k\)-ésimo lançamento\(\} \) é dado por

\[ A_k=\{ (a_1, a_2, \ldots )\in \Omega : a_k=1\} . \]

Deste modo, valem as seguintes descrições.

  • \(\bigcup _{k=1}^n A_k\) é o mesmo que ocorreu ao menos uma cara nos \(n\) primeiros lançamentos;

  • \(\bigcap _{k=1}^n A_k\) é o mesmo que ocorreu cara em todos os \(n\) primeiros lançamentos;

  • \(\bigcup _{k=1}^\infty A_k\) é o mesmo que ocorreu ao menos uma cara;

  • \(\bigcap _{k=1}^\infty A_k\) é o mesmo que ocorreu cara em todos os lançamentos;

O fechamento enumerável das \(\sigma \)-álgebras permite ainda descrever eventos que dependem do comportamento de uma sequência inteira.

Definição 1.12 (Limite Superior e Inferior)

Suponha que \(\mathcal{F}\) é uma \(\sigma \)-álgebra. E considere \(A_1, A_2, \ldots \subseteq \Omega .\)

Então o limite superior é o conjunto definido como

\begin{align*} \limsup A_n & := \bigcap _{n=1}^\infty \bigcup _{k=n}^\infty A_k \\ & = \{ \omega \in \Omega : \forall \ n\ \exists \ k \geq n \text{ tal que } \omega \in A_k \} \\ & = \{ \omega \in \Omega : \omega \text{ pertence a infinitos } A_n \} \end{align*}

Por outro lado, o limite inferior é o conjunto definido como

\begin{align*} \liminf A_n & := \bigcup _{n=1}^\infty \bigcap _{k=n}^\infty A_k \\ & = \{ \omega \in \Omega : \exists \ n\ \text{tal que } \forall \ k \geq n \text{, } \omega \in A_k \} \\ & = \{ \omega \in \Omega : \omega \text{ pertencem a todos $A_n$ exceto por um n\'umero finito deles} \} \end{align*}

Heurística 1.13 (Retornos semanais)

Denote por \(A_n\) o conjunto das pessoas que visitaram uma biblioteca na \(n\)-ésima semana. Algumas aparecem apenas nas primeiras semanas; outras retornam infinitas vezes, mas com intervalos; outras, a partir de certo momento, passam a comparecer toda semana. Então

  • \(\limsup A_n\) reúne quem retorna em infinitas semanas;

  • \(\liminf A_n\) reúne quem, depois de alguma semana, não volta a faltar.

A diferença entre os dois limites é a diferença entre voltar sempre e, depois de algum instante, estar sempre presente.

Sempre é verdade que \(\liminf A_n \subset \limsup A_n \) e quando estes conjuntos coincidem, dizemos que o limite existe:

Definição 1.14
Se \(\limsup A_n = \liminf A_n=A\), então dizemos que \(A_n\) converge para \(A\) e escrevemos \(A_n \longrightarrow A\) ou que \(A = \lim A_n \) e nesse caso
\[ A = \lim A_n = \limsup A_n = \liminf A_n \]

Exemplo 1.15
Seja \(A_1 = A_3 = A_5 = \cdots = A\) e \(A_2 = A_4 = A_6 = \cdots = B\) com \(B\) um subconjunto próprio de \(A .\) Então \(\limsup A_n = A\) e \(\liminf A_n = B .\)

Definição 1.16 (Eventos não crescentes e não decrescentes)

A sequência de eventos \(A_1, A_2, \ldots \) é dita não crescente se \(A_1 \supseteq A_2 \supseteq A_3 \supseteq \cdots .\) Nesse caso escreveremos que \(A_n \downarrow .\)

De modo análogo, a sequência de eventos \(A_1, A_2, \ldots \) é dita não decrescente se \(A_1 \subseteq A_2 \subseteq A_3 \subseteq \cdots .\) Nesse caso escreveremos que \(A_n \uparrow .\)

Figura 1.2 Sequência crescente de eventos e sua união.

Figura 1.2 Sequência crescente de eventos e sua união.

Proposição 1.17
  1. Se \(A_n \uparrow \), então \(A_n\) converge para

    \[ A:=\bigcup _{n=1}^\infty A_n. \]

    Denotaremos esse fato por \(\displaystyle \lim \limits _{n}\! \! \uparrow A_n=A\) (ou \(A_n\uparrow A\)).

  2. Se \(A_n \downarrow \), então \(A_n\) converge para

    \[ A:=\bigcap _{n=1}^\infty A_n. \]

    Denotaremos esse fato por \(\displaystyle \lim \limits _{n}\! \! \downarrow A_n=A\) (ou \(A_n\downarrow A\)).

Demonstração

Denotaremos por \(A=\limsup A_{n}\) e por \(B=\liminf A_{n} .\) Claramente \(B\subset A .\)

Suponha que os conjuntos \(A_n\) são não decrescentes, ou seja, \(A_{n}\subset A_{n+1} .\) Seja \(x\in A\) e seja \(I_x=\{ n\in \mathbb {N} : x\in A_n\} .\) O conjunto \(I_x\subset \mathbb {N}\) é não vazio e infinito. Seja \(n_0\in I_x\) o menor desses naturais. Se \(x\in A_{n_0}\) então \(x\in A_n \forall n\geq n_0 .\) Logo, o conjunto dos \(A_i\) em que \(x\) não está é finito e, portanto, \(x\in B\). Assim, \(A\subseteq B\).

Suponha que os conjuntos \( A_n \) sejam não crescentes, \( A_{n + 1} \subset A_{n}.\) Seja \( x \in A = \bigcap _{n = 1} ^{\infty } \bigcup _{k = n} ^{\infty } A_k .\) Para cada \( n \), \( \bigcup _{k = n} ^{\infty } A_k = A_n \) por serem não crescentes, então \( A = \bigcap _{n = 1} ^{\infty } A_n .\) Em particular, \(x\in A_n\) para todo \(n\); logo \(x\in B\) e, consequentemente, \( A \subseteq B .\)

1.5 Classes de Conjuntos

Construir um modelo probabilístico exige escolher uma \(\sigma \)-álgebra e uma medida. A medida virá no próximo capítulo. Nesta seção reunimos ferramentas para reconhecer e construir a \(\sigma \)-álgebra.

Definição 1.18 (\(\lambda \)-sistema)

Uma família de eventos \(\mathcal F\subset \mathcal{P}(\Omega )\) é denominada \(\lambda \)-sistema se

  1. \(\Omega \in \mathcal F\)

  2. \(A\in \mathcal F\Longrightarrow A^\mathsf c\in \mathcal F\)

  3. \(\underbrace{A_1, A_2, \ldots }_{\text{disjuntos}} \in \mathcal F \Longrightarrow \bigcup _{k=1}^\infty A_k \in \mathcal F .\)

Na definição acima, a condição \( \Omega \in \mathcal F \) garante que a classe \( \mathcal F \) não seja vazia.

Proposição 1.19
Um \(\lambda \)-sistema \(\mathcal L\) é fechado em relação a diferenças próprias. Isto é, se \(A,B\in \mathcal L\) e \(B\subseteq A\), então \(A\setminus B\in \mathcal L\).

Demonstração

Como \(A,B\in \mathcal L\), também \(A^\mathsf c,B^\mathsf c\in \mathcal L\). A inclusão \(B\subseteq A\) implica que \(A^\mathsf c\) e \(B\) são disjuntos. Logo \(A^\mathsf c\cup B\in \mathcal L\). Tomando novamente o complemento,

\[ A\setminus B=(A^\mathsf c\cup B)^\mathsf c\in \mathcal L. \]

Definição 1.20 (\(\pi \)-sistema)
Uma família não vazia de eventos \(\mathcal{P}\subset \mathcal{P}(\Omega )\) é denominada \(\pi \)-sistema se \(A, B\in \mathcal{P} \Longrightarrow A\cap B\in \mathcal{P} .\)

Definição 1.21 (Classe Monótona)
Uma família não vazia de eventos \(\mathcal M\subset \mathcal{P}(\Omega )\) é uma classe monótona se
  1. \(A_1, A_2,\ldots \in \mathcal M\) e \(A_n\uparrow A \Longrightarrow A\in \mathcal M\)

  2. \(A_1, A_2,\ldots \in \mathcal M\) e \(A_n\downarrow A \Longrightarrow A\in \mathcal M .\)

As classes monótonas servirão para reconhecer \(\sigma \)-álgebras a partir de propriedades de fechamento mais simples. Toda \(\sigma \)-álgebra é uma classe monótona; os resultados a seguir esclarecem quais condições adicionais permitem percorrer o caminho inverso.

Temos a seguinte relação entre as classes de conjuntos

Teorema 1.22 (\(\sigma = \lambda +\pi = \mathcal{M} + f\))
São equivalentes as seguintes afirmações:
  1. \(\mathcal F\) é uma \(\sigma \)-álgebra

  2. \(\mathcal F\) é uma álgebra e classe monótona

  3. \(\mathcal F\) é um \(\lambda \)-sistema e um \(\pi \)-sistema.

No título, \(f\) abrevia field (álgebra de conjuntos), e o sinal \(+\) significa que as duas propriedades são exigidas simultaneamente. Assim, o teorema diz que ser \(\sigma \)-álgebra equivale tanto a ser \(\lambda \)-sistema e \(\pi \)-sistema quanto a ser classe monótona e álgebra.

Demonstração

Toda \(\sigma \)-álgebra é, ao mesmo tempo, uma álgebra e uma classe monótona; também é um \(\lambda \)-sistema e um \(\pi \)-sistema. Assim, basta provar que cada uma das condições 2 e 3 implica 1.

De 3 para 1. Suponha que \(\mathcal F\) seja um \(\lambda \)-sistema e um \(\pi \)-sistema. A definição de \(\lambda \)-sistema já fornece \(\Omega \in \mathcal F\) e o fechamento por complementos. Resta obter o fechamento por uniões enumeráveis que não sejam necessariamente disjuntas.

Dados \(A_1,A_2,\ldots \in \mathcal F\), defina

\[ B_1=A_1, \qquad B_k=A_k\setminus \bigcup _{j\lt k}A_j =A_k\cap \bigcap _{j\lt k}A_j^\mathsf c, \quad k\geq 2. \]

Como \(\mathcal F\) é fechada por complementos e por interseções finitas, cada \(B_k\) pertence a \(\mathcal F\). Além disso, os \(B_k\) são disjuntos dois a dois e

\[ \bigcup _{k=1}^\infty B_k=\bigcup _{k=1}^\infty A_k. \]

O fechamento do \(\lambda \)-sistema por uniões enumeráveis disjuntas mostra, portanto, que \(\bigcup _kA_k\in \mathcal F\). Logo \(\mathcal F\) é uma \(\sigma \)-álgebra.

De 2 para 1. Suponha agora que \(\mathcal F\) seja uma álgebra e uma classe monótona. Se \(A_1,A_2,\ldots \in \mathcal F\), então as uniões finitas

\[ S_n=\bigcup _{k=1}^nA_k \]

pertencem à álgebra \(\mathcal F\) e satisfazem \(S_n\uparrow \bigcup _{k=1}^\infty A_k\). Pelo fechamento da classe monótona por limites crescentes, \(\bigcup _kA_k\in \mathcal F\). Assim, \(\mathcal F\) é uma \(\sigma \)-álgebra, e as três condições são equivalentes.

1.5.1 Classes Geradas

Proposição 1.23

Seja \(\Omega \) um conjunto qualquer, e \(\mathcal{F}_{\lambda }\) \((\lambda \in \Lambda )\) uma família de \(\sigma \)-álgebras em \(\Omega .\) Então \( \bigcap _{\lambda \in \Lambda } \mathcal{F}_{\lambda }\) é uma \(\sigma \)-álgebra.

Demonstração

Denote \(\mathcal F=\bigcap _{\lambda \in \Lambda }\mathcal F_\lambda \). Como \(\Omega \) pertence a toda \(\mathcal F_\lambda \), temos \(\Omega \in \mathcal F\). Se \(A\in \mathcal F\), então \(A\in \mathcal F_\lambda \) para todo \(\lambda \); portanto \(A^\mathsf c\in \mathcal F_\lambda \) para todo \(\lambda \), isto é, \(A^\mathsf c\in \mathcal F\). Finalmente, se \(A_1,A_2,\ldots \in \mathcal F\), então, para cada \(\lambda \),

\[ A_n\in \mathcal F_\lambda \ \text{ para todo }n \quad \Longrightarrow \quad \bigcup _{n=1}^{\infty }A_n\in \mathcal F_\lambda . \]

Assim, \(\bigcup _{n=1}^{\infty }A_n\) pertence à interseção de todas as \(\mathcal F_\lambda \). Os três axiomas de \(\sigma \)-álgebra estão verificados.

Do mesmo modo podemos provar que:

  • intersecção de álgebras é álgebra.

  • intersecção de classe monótona é classe monótona

  • intersecção de \(\lambda \)-sistema é \(\lambda \)-sistema

Essas observações nos permitem fazer as seguintes definições

Definição 1.24

Seja \(\mathcal C\) uma família arbitrária de subconjuntos de \(\Omega .\)

  1. Definimos a \(\sigma \)-álgebra gerada por \(\mathcal C\) como

    \[ \nonumber \sigma \langle \mathcal C \rangle := \bigcap _{\shortstack {\text{\small $\mathcal F$ é $\sigma $-álgebra} \\ \text{\small $\mathcal C\subset \mathcal F$ }}}\mathcal F \]
  2. Definimos a álgebra gerada por \(\mathcal C\) como

    \[ \nonumber f\langle \mathcal C \rangle := \bigcap _{\shortstack {\text{\small $\mathcal F$ é álgebra} \\ \text{\small $\mathcal C\subset \mathcal F$} }}\mathcal F \]
  3. Definimos a classe monótona gerada por \( \mathcal C\) como

    \[ \nonumber \mathcal{M}\langle \mathcal C \rangle := \bigcap _{\shortstack {\text{\small $\mathcal M$ é classe monótona } \\ \text{\small $\mathcal C\subset \mathcal M$ }}}\mathcal M \]
  4. Definimos o \(\lambda \)-sistema gerado por \( \mathcal C\) como

    \[ \nonumber \lambda \langle \mathcal C \rangle := \bigcap _{\shortstack {\text{\small $\mathcal L$ é um $\lambda $-sistema} \\ \text{\small $\mathcal C\subset \mathcal L$ }}}\mathcal L \]

Assim, \(\sigma \langle \mathcal C\rangle \) é a menor \(\sigma \)-álgebra que contém \(\mathcal C\). A definição é implícita: em geral não dispomos de uma lista simples de todos os seus elementos. Ela contém tudo o que as operações enumeráveis de complemento, união e interseção obrigam a incluir — e, em exemplos importantes, essa descrição é mais útil do que uma tentativa de enumerar os conjuntos resultantes.

Exemplo 1.25

Para um exemplo simples, considere o conjunto \(\Omega = \{ 1, 2, 3,4\} .\) Então, a \(\sigma \)-álgebra gerada pelo subconjunto unitário \(\{ 1\} \) é \( \{ \emptyset , \{ 1\} , \{ 2, 3,4\} , \{ 1, 2, 3,4 \} \} .\)

Exemplo 1.26

Dado \(\Omega = \mathbb {R}.\) Então, a \(\sigma \)-álgebra gerada pelo subconjuntos finitos pode ser descrita como:

  1. conjuntos finitos

  2. conjuntos enumeráveis

  3. conjuntos cujo complementar é enumerável ou finito.

Essa é a \(\sigma \)-álgebra dos conjuntos enumeráveis ou co-enumeráveis.

O próximo princípio reúne um argumento recorrente: identificar os conjuntos que possuem a propriedade desejada e estudar a classe que eles formam.

Teorema 1.27 (Princípio dos Bons Conjuntos)

Dado \(\mathcal C\) e \(\mathcal G\) duas família de subconjuntos de \(\Omega .\) Se

  1. \(\mathcal C\subset \mathcal G\);

  2. \(\mathcal G\) é uma \(\sigma \)-álgebra

Então \(\sigma \langle \mathcal C\rangle \subset \mathcal G .\)

Demonstração

A demonstração é imediata do fato que:

\[ \nonumber \sigma \langle \mathcal C \rangle := \bigcap _{\shortstack {\text{\small $\mathcal F$ é uma $\sigma $-álgebra} \\ \text{\small $\mathcal C\subset \mathcal F$ }}}\mathcal F \]

é a menor \(\sigma \)-álgebra que contém \(\mathcal C .\)

A geração de \(\sigma \)-álgebras é compatível com a restrição a subespaços de \(\Omega .\)

Teorema 1.28 (Geradores Restringidos)
Dados um espaço amostral \(\Omega \), uma classe \(\mathcal C\) de subconjuntos de \(\Omega \) e \(\Omega _0\subseteq \Omega \), escreva
\[ \mathcal C\vert _{\Omega _0}:=\{ C\cap \Omega _0:C\in \mathcal C\} . \]
Então
\[ \sigma _{\Omega _0}\bigl\langle \mathcal C\vert _{\Omega _0}\bigr\rangle =\bigl(\sigma _{\Omega }\langle \mathcal C\rangle \bigr)\vert _{\Omega _0}. \]
Os subscritos apenas recordam em qual espaço-base a \(\sigma \)-álgebra é gerada.

Demonstração

A família

\[ \bigl(\sigma _{\Omega }\langle \mathcal C\rangle \bigr)\vert _{\Omega _0} =\{ A\cap \Omega _0:A\in \sigma _{\Omega }\langle \mathcal C\rangle \} \]

é uma \(\sigma \)-álgebra em \(\Omega _0\) e contém \(\mathcal C\vert _{\Omega _0}\). Pela minimalidade,

\[ \sigma _{\Omega _0}\bigl\langle \mathcal C\vert _{\Omega _0}\bigr\rangle \subseteq \bigl(\sigma _{\Omega }\langle \mathcal C\rangle \bigr)\vert _{\Omega _0}. \]

Para a inclusão inversa, defina

\[ \mathcal G:=\left\{ A\subseteq \Omega : A\cap \Omega _0\in \sigma _{\Omega _0}\bigl\langle \mathcal C\vert _{\Omega _0}\bigr\rangle \right\} . \]

A família \(\mathcal G\) é uma \(\sigma \)-álgebra em \(\Omega \): contém \(\Omega \), é fechada por complementos e por uniões enumeráveis. Além disso, \(\mathcal C\subseteq \mathcal G\). Pelo Princípio dos Bons Conjuntos,

\[ \sigma _{\Omega }\langle \mathcal C\rangle \subseteq \mathcal G. \]

Tomando o traço em \(\Omega _0\), obtemos a inclusão inversa.

Teorema 1.29 (Teorema da Classe Monótona de Halmos)
Se \(\mathcal F_0\) é uma álgebra então \(\mathcal{M}\langle \mathcal F_0\rangle = \sigma \langle \mathcal F_0\rangle .\)

Demonstração

Escreva \(\mathcal M=\mathcal M\langle \mathcal F_0\rangle \). Faremos a prova em três passos.

1. A inclusão imediata. Como \(\sigma \langle \mathcal F_0\rangle \) é uma classe monótona que contém \(\mathcal F_0\), a minimalidade de \(\mathcal M\) dá

\[ \mathcal M\subseteq \sigma \langle \mathcal F_0\rangle . \]

2. Fechamento por complementos. Considere

\[ \mathcal D=\{ A\subseteq \Omega :A^\mathsf c\in \mathcal M\} . \]

Se \(A_n\in \mathcal D\) e \(A_n\uparrow A\), então \(A_n^\mathsf c\in \mathcal M\) e \(A_n^\mathsf c\downarrow A^\mathsf c\); logo \(A^\mathsf c\in \mathcal M\), isto é, \(A\in \mathcal D\). O caso \(A_n\downarrow A\) é análogo, com os complementos crescendo. Portanto, \(\mathcal D\) é uma classe monótona. Como \(\mathcal F_0\) é uma álgebra, \(A\in \mathcal F_0\) implica \(A^\mathsf c\in \mathcal F_0\subseteq \mathcal M\); assim, \(\mathcal F_0\subseteq \mathcal D\). Pela minimalidade, \(\mathcal M\subseteq \mathcal D\), e \(\mathcal M\) é fechada por complementos.

3. Fechamento por uniões finitas. Fixe \(B\in \mathcal F_0\) e defina

\[ \mathcal D_B=\{ A\subseteq \Omega :A\cup B\in \mathcal M\} . \]

Se \(A_n\uparrow A\), então \(A_n\cup B\uparrow A\cup B\); se \(A_n\downarrow A\), então \(A_n\cup B\downarrow A\cup B\). Isso mostra que \(\mathcal D_B\) é uma classe monótona. Além disso, \(\mathcal F_0\subseteq \mathcal D_B\), pois \(A,B\in \mathcal F_0\) implica \(A\cup B\in \mathcal F_0\subseteq \mathcal M\). Mais uma vez pela minimalidade, \(\mathcal M\subseteq \mathcal D_B\). Concluímos que

\[ A\in \mathcal M, B\in \mathcal F_0 \quad \Longrightarrow \quad A\cup B\in \mathcal M. \]

Precisamos agora permitir que também o segundo conjunto pertença a \(\mathcal M\). Para isso, considere

\[ \mathcal E=\{ B\subseteq \Omega :A\cup B\in \mathcal M \text{ para todo }A\in \mathcal M\} . \]

Para cada \(A\in \mathcal M\), as identidades do parágrafo anterior mostram que a condição \(A\cup B\in \mathcal M\) é preservada quando \(B_n\uparrow B\) ou \(B_n\downarrow B\). Logo \(\mathcal E\) é uma classe monótona. A conclusão destacada acima mostra que \(\mathcal F_0\subseteq \mathcal E\); pela minimalidade, \(\mathcal M\subseteq \mathcal E\). Portanto, \(A,B\in \mathcal M\) implica \(A\cup B\in \mathcal M\).

Como \(\Omega \in \mathcal F_0\subseteq \mathcal M\), os passos 2 e 3 mostram que \(\mathcal M\) é uma álgebra. Ela já é uma classe monótona; pelo Teorema 1.22, ela é uma \(\sigma \)-álgebra. Como contém \(\mathcal F_0\), contém também \(\sigma \langle \mathcal F_0\rangle \), o que prova a outra inclusão.

Teorema 1.30 (\(\pi - \lambda \) de Dynkin)
Se \(\mathcal{P}\) é um \(\pi \)-sistema então \(\mathcal\lambda \langle \mathcal{P}\rangle = \sigma \langle \mathcal{P}\rangle .\)

Demonstração

Escreva \(\mathcal L=\lambda \langle \mathcal P\rangle \). Como toda \(\sigma \)-álgebra é um \(\lambda \)-sistema,

\[ \mathcal L\subseteq \sigma \langle \mathcal P\rangle . \]

Resta provar a inclusão inversa. Para cada \(A\subseteq \Omega \), defina

\[ \mathcal G_A=\{ B\subseteq \Omega :A\cap B\in \mathcal L\} . \]

Fixe \(A\in \mathcal P\). Temos \(\Omega \in \mathcal G_A\), pois \(A=A\cap \Omega \in \mathcal L\). Se \(B\in \mathcal G_A\), então

\[ A\cap B^\mathsf c=A\setminus (A\cap B)\in \mathcal L, \]

pela propriedade de diferenças próprias. Portanto \(B^\mathsf c\in \mathcal G_A\). Se \(B_1,B_2,\ldots \) são disjuntos e pertencem a \(\mathcal G_A\), então os conjuntos \(A\cap B_n\) também são disjuntos e

\[ A\cap \bigcup _{n=1}^{\infty }B_n =\bigcup _{n=1}^{\infty }(A\cap B_n)\in \mathcal L. \]

Logo \(\mathcal G_A\) é um \(\lambda \)-sistema. Como \(\mathcal P\) é um \(\pi \)-sistema, \(\mathcal P\subseteq \mathcal G_A\); pela minimalidade, \(\mathcal L\subseteq \mathcal G_A\).

Considere agora

\[ \mathcal H=\{ A\subseteq \Omega :\mathcal L\subseteq \mathcal G_A\} . \]

A classe \(\mathcal H\) é um \(\lambda \)-sistema. Com efeito, \(\Omega \in \mathcal H\). Se \(A\in \mathcal H\) e \(B\in \mathcal L\), então \(A\cap B\in \mathcal L\) e

\[ A^\mathsf c\cap B=B\setminus (A\cap B)\in \mathcal L, \]

de modo que \(A^\mathsf c\in \mathcal H\). Finalmente, se \(A_1,A_2,\ldots \) são disjuntos e pertencem a \(\mathcal H\), então, para cada \(B\in \mathcal L\), os conjuntos \(A_n\cap B\) são disjuntos e

\[ \left(\bigcup _{n=1}^{\infty }A_n\right)\cap B =\bigcup _{n=1}^{\infty }(A_n\cap B)\in \mathcal L. \]

Assim, \(\bigcup _n A_n\in \mathcal H\).

O parágrafo anterior mostrou que \(\mathcal P\subseteq \mathcal H\); portanto \(\mathcal L\subseteq \mathcal H\). Se \(A,B\in \mathcal L\), segue que \(B\in \mathcal G_A\), isto é, \(A\cap B\in \mathcal L\). Logo \(\mathcal L\) é também um \(\pi \)-sistema. Pelo Teorema 1.22, \(\mathcal L\) é uma \(\sigma \)-álgebra que contém \(\mathcal P\). Consequentemente, \(\sigma \langle \mathcal P\rangle \subseteq \mathcal L\), concluindo a demonstração.

O seguinte teorema é uma consequência direta dos Teoremas 1.271.30.

Teorema 1.31 (Princípio dos Bons Conjuntos 2)

Dados \(\mathcal{P}\) e \(\mathcal G\) duas sub-coleções de subconjuntos de \(\Omega .\) Se

  1. \(\mathcal{P}\subset \mathcal G\);

  2. \(\mathcal{P}\) é uma \(\pi \)-sistema;

  3. \(\mathcal G\) é uma \(\lambda \)-sistema

então \(\sigma \langle \mathcal{P}\rangle \subset \mathcal G .\)

Demonstração

Como \(\mathcal G\) é um \(\lambda \)-sistema que contém \(\mathcal P\), a minimalidade dá \(\lambda \langle \mathcal P\rangle \subseteq \mathcal G\). Pelo Teorema \(\pi \)–\(\lambda \) de Dynkin, \(\lambda \langle \mathcal P\rangle =\sigma \langle \mathcal P\rangle \). Logo \(\sigma \langle \mathcal P\rangle \subseteq \mathcal G\).

1.6 \(\sigma \)-álgebra de Borel

As \(\sigma \)-álgebras de Borel permeiam a teoria da medida e a probabilidade. Seu traço distintivo é admitir muitos geradores equivalentes: abertos, fechados, bolas, retângulos ou cilindros. A liberdade de escolher o gerador adequado simplifica demonstrações e construções; em \((0,1]^d\), por exemplo, retângulos serão a linguagem natural para construir a medida de Lebesgue.

Definição 1.32 (Espaço Métrico)

O par \((\Omega ,d)\), no qual \(\Omega \) é um conjunto e \(d\) é uma função

\[ d:\Omega \times \Omega \to [0,\infty ) \]

é dito espaço métrico se

  1. \(d(x,y) \geq 0\)

  2. \(d(x,y)=0 \iff x=y\)

  3. \(d(x,y)=d(y,x)\)

  4. \(d(x,y) \leq d(x,z)+d(z,y)\)

Definição 1.33 (Aberto)
Dado \(\Omega \) um espaço métrico com métrica \(d:\Omega \times \Omega \rightarrow [0,\infty ) .\) Um conjunto \(A\subset \Omega \) é dito aberto se para cada \(x\in A\), existir \(\epsilon \gt 0\) tal que a bola aberta \(\{ y\in \Omega : d(x,y)\lt \epsilon \} \) está inteiramente contida em \(A .\)

Definição 1.34 (\(\sigma \)-álgebra de Borel \(\mathcal{B}(\Omega )\))
A \(\sigma \)-álgebra de Borel \(\Omega \) (com respeito à métrica \(d\)), denotada por \(\mathcal{B}(\Omega )\), é definida como a \(\sigma \)-álgebra gerada pelos conjuntos abertos.

A definição se aplica, em particular, às \(\sigma \)-álgebras de Borel \(\mathcal{B}(\mathbb {R}^d)\) e \(\mathcal{B}((0,1]^d) .\) Para uma classe \(\mathcal C\) de subconjuntos de \(\Omega \), usaremos a notação

\[ \mathcal C\vert _{\Omega _0}:=\{ C\cap \Omega _0:C\in \mathcal C\} . \]

Teorema 1.35 (Restrição de Borel)
Se \(\Omega \) é um espaço métrico e \(\Omega _0\subseteq \Omega \) tem a métrica induzida, então a \(\sigma \)-álgebra de Borel de \(\Omega _0\) satisfaz
\begin{align*} \mathcal{B}(\Omega _0) & = \mathcal{B}(\Omega )\vert _{\Omega _0}. \end{align*}
Se, além disso, \(\Omega _0\in \mathcal{B}(\Omega )\), então
\[ \mathcal{B}(\Omega _0)= \{ B\in \mathcal{B}(\Omega ):B\subseteq \Omega _0\} . \]

Demonstração

Começaremos mostrando que \( \mathcal{B}(\Omega _0) = \mathcal{B}(\Omega )\vert _{\Omega _0}\).

Considere

\begin{align*} \mathcal G & := \text{subconjuntos abertos de $\Omega $} \\ \mathcal G_0 & := \text{subconjuntos abertos de $\Omega _0$} \end{align*}

Do curso de topologia você deve se lembrar que:

\[ \mathcal G_0 = \mathcal G\vert _{\Omega _0}. \]

Logo

\begin{align*} \mathcal{B}(\Omega _0) = \sigma \langle \mathcal G_0\rangle & = \sigma \langle \mathcal G\vert _{\Omega _0} \rangle \\ & = \sigma \langle \mathcal G \rangle \vert _{\Omega _0} \\ & = \mathcal{B}(\Omega )\vert _{\Omega _0}, \end{align*}

onde a segunda igualdade é o Teorema dos Geradores Restringidos.

Agora suponha \(\Omega _0\in \mathcal B(\Omega )\). Se \(B\in \mathcal B(\Omega )\) e \(B\subseteq \Omega _0\), então \(B=B\cap \Omega _0\) pertence ao traço. Reciprocamente, se \(B=\widetilde B\cap \Omega _0\), com \(\widetilde B\in \mathcal B(\Omega )\), então \(B\in \mathcal B(\Omega )\), pois tanto \(\widetilde B\) quanto \(\Omega _0\) são borelianos, e claramente \(B\subseteq \Omega _0\).

Por retângulo em \(\mathbb {R}^d\) entenderemos um produto de \(d\) intervalos; por cilindro coordenado, um conjunto da forma \(\pi _j^{-1}(I)=\{ x\in \mathbb {R}^d:x_j\in I\} \), onde \(I\subseteq \mathbb {R}\) é um intervalo.

Teorema 1.36 (Geradores da \(\sigma \)-álgebra de Borel)
\begin{align*} \mathcal{B}(\mathbb {R}^d) & = \sigma \bigl\langle (-\infty ,c_1]\times \cdots \times (-\infty , c_d]: -\infty \lt c_k\lt \infty \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{bolas abertas de $\mathbb {R}^d$} \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{subconjuntos abertos de $\mathbb {R}^d$} \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{subconjuntos fechados de $\mathbb {R}^d$} \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{subconjuntos compactos de $\mathbb {R}^d$} \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{ret\^angulos $\mathbb {R}^d$} \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{cilindros $\mathbb {R}^d$} \bigr\rangle \end{align*}
\begin{align*} \mathcal{B}((0,1]) & =\sigma \langle \mathcal{B}_0((0,1])\rangle \hphantom {asdfdddddddasdfasdfasdfasdf} \\ & = \sigma \bigl\langle (a,b]: 0\leq a \leq b \leq 1 \bigr\rangle \\ & =\sigma \bigl\langle (a,b): 0\lt a \lt b \lt 1 \bigr\rangle \\ & =\sigma \bigl\langle [a,b]: 0\lt a \lt b \lt 1 \bigr\rangle \\ & =\sigma \bigl\langle (0,a]: 0\lt a \lt 1 \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{subconjuntos abertos de $(0,1]$} \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \text{subconjuntos fechados de $(0,1]$} \bigr\rangle \end{align*}
\begin{align*} \mathcal{B}((0,1]^d) & = \mathcal{B}(\mathbb {R}^d)\cap (0,1]^d \\ & = \{ B\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^d): B\subset (0,1]^d \} \\ & = \sigma \bigl\langle (a_1,b_1]\times \cdots \times (a_d,b_d] : 0\leq a_k\lt b_k\leq 1 \bigr\rangle \\ & = \sigma \bigl\langle \mathcal{B}_0((0,1]^d) \bigr\rangle . \end{align*}

onde \(\mathcal{B}_0((0,1]^d):= f\bigl\langle (a_1,b_1]\times \cdots \times (a_d,b_d] : 0\leq a_k\lt b_k\leq 1 \bigr\rangle \) é a álgebra de Borel em \((0,1]^d .\)

A parte mais importante do teorema acima é que \(\mathcal{B}((0,1]^d) = \sigma \bigl\langle \mathcal{B}_0((0,1]^d) \bigr\rangle .\) Esta caracterização permite construir probabilidades em \( \mathcal{B}_0 ((0,1] ^d) \), então utilizar o Teorema da Extensão de Carathéodory para estender essas probabilidades para um modelo de probabilidade total em \( \mathcal{B} ((0,1] ^d) .\)

Demonstração

Denote por \(\mathcal H\) a família dos ortantes inferiores

\[ (-\infty ,c_1]\times \cdots \times (-\infty ,c_d], \qquad c_1,\ldots ,c_d\in \mathbb {R}. \]

Cada elemento de \(\mathcal H\) é fechado, logo \(\sigma \langle \mathcal H\rangle \subseteq \mathcal B(\mathbb {R}^d)\). Para a inclusão inversa, fixe \(j\in \{ 1,\ldots ,d\} \) e \(c\in \mathbb {R}\). O semiespaço coordenado inferior pode ser escrito como

\[ \{ x\in \mathbb {R}^d:x_j\leq c\} =\bigcup _{m=1}^{\infty } \{ x\in \mathbb {R}^d:x_j\leq c\ \text{ e }\ x_i\leq m\text{ para }i\neq j\} . \]

Portanto, todos esses semiespaços pertencem a \(\sigma \langle \mathcal H\rangle \). Diferenças e interseções finitas dão

\[ (a_1,b_1]\times \cdots \times (a_d,b_d] =\bigcap _{j=1}^d \bigl(\{ x:x_j\leq b_j\} \setminus \{ x:x_j\leq a_j\} \bigr). \]

Os retângulos semiabertos desse tipo geram todos os retângulos abertos e, como os retângulos abertos com extremos racionais formam uma base enumerável da topologia euclidiana, geram \(\mathcal B(\mathbb {R}^d)\). Assim, \(\sigma \langle \mathcal H\rangle =\mathcal B(\mathbb {R}^d)\).

As bolas abertas também formam uma base: mais precisamente, as bolas com centro em \(\mathbb Q^d\) e raio racional formam uma base enumerável. Logo todo aberto é união enumerável dessas bolas. Como toda bola aberta é boreliana, segue que as bolas abertas geram \(\mathcal B(\mathbb {R}^d)\). Por definição, o mesmo vale para a família de todos os abertos. Os fechados geram a mesma \(\sigma \)-álgebra, pois são exatamente os complementos dos abertos.

Todo compacto de \(\mathbb {R}^d\) é fechado, de modo que a \(\sigma \)-álgebra gerada pelos compactos está contida em \(\mathcal B(\mathbb {R}^d)\). Reciprocamente, se \(F\) é fechado, então

\[ F=\bigcup _{m=1}^{\infty }\bigl(F\cap [-m,m]^d\bigr), \]

e cada conjunto da união é compacto. Portanto os compactos geram todos os fechados e, consequentemente, toda a \(\sigma \)-álgebra de Borel.

Todo retângulo é boreliano, enquanto os retângulos abertos com extremos racionais formam uma base enumerável; portanto os retângulos também geram \(\mathcal B(\mathbb {R}^d)\). Todo cilindro coordenado é boreliano, pois a projeção \(\pi _j\) é contínua. Reciprocamente, todo retângulo é uma interseção finita de cilindros coordenados. Isso prova também a igualdade relativa aos cilindros.

Passemos a \(S=(0,1]\). Pelo Teorema da Restrição de Borel e pelo caso unidimensional já demonstrado, \(\mathcal B(S)\) é gerada pelos conjuntos \((0,c]\), \(0\lt c\lt 1\). Como

\[ (a,b]=(0,b]\setminus (0,a], \]

a família dos intervalos semiabertos \((a,b]\), \(0\leq a\lt b\leq 1\), gera a mesma \(\sigma \)-álgebra. A álgebra \(\mathcal B_0(S)\) é, por definição, a álgebra gerada por esses intervalos; aplicar primeiro um número finito de operações e depois operações enumeráveis não muda a \(\sigma \)-álgebra gerada. Logo \(\sigma \langle \mathcal B_0(S)\rangle =\mathcal B(S)\).

Os abertos de \(S\) geram \(\mathcal B(S)\) por definição, e os fechados geram a mesma classe por complementação. Para conferir diretamente as duas famílias de intervalos que aparecem no enunciado, fixe \(0\lt c\lt 1\). Escolha sequências \(a_n\downarrow 0\) e \(b_n\downarrow c\) com \(0\lt a_n\lt c\lt b_n\lt 1\). Então

\[ (0,c] =\bigcap _{n=1}^{\infty }(0,b_n) =\bigcap _{n=1}^{\infty }\bigcup _{m=1}^{\infty }(a_m,b_n). \]

Descartando os poucos pares com \(a_m\geq b_n\), todos os intervalos da última expressão têm extremos estritamente entre \(0\) e \(1\). Assim, esses intervalos abertos geram \((0,c]\). Por outro lado,

\[ (0,c]=\bigcup _{n:\, 1/n\lt c}[1/n,c], \]

de modo que os intervalos fechados com extremos interiores também geram \((0,c]\). Como todos os intervalos mencionados são borelianos, ficam provadas todas as igualdades relativas a \(S\).

Finalmente, tome \(S_d=(0,1]^d\). Pelo Teorema da Restrição de Borel,

\[ \mathcal B(S_d)=\mathcal B(\mathbb {R}^d)\vert _{S_d}. \]

Como \(S_d\) é boreliano, esse traço é também \(\{ B\in \mathcal B(\mathbb {R}^d):B\subseteq S_d\} \). Intersectando os ortantes inferiores com \(S_d\), vemos que \(\mathcal B(S_d)\) é gerada pelos retângulos \((0,b_1]\times \cdots \times (0,b_d]\). Diferenças finitas em cada coordenada mostram que ela é igualmente gerada por todos os retângulos \((a_1,b_1]\times \cdots \times (a_d,b_d]\) do enunciado. A álgebra gerada por esses retângulos é \(\mathcal B_0(S_d)\), e portanto sua \(\sigma \)-álgebra gerada é novamente \(\mathcal B(S_d)\).

A \(\sigma \)-álgebra de Borel é vasta, mas não contém todos os subconjuntos de \(\mathbb {R}\). Exibir diretamente um não boreliano não é simples; a medida de Lebesgue fornecerá uma maneira eficiente de provar que eles existem.

Exemplo 1.37
Conjuntos enumeráveis, co-enumeráveis (i.e. complementos de conjuntos enumeráveis), e conjuntos perfeitos de \((0,1]\) estão em \(\mathcal{B}((0,1]) .\) Em particular, o conjunto de números irracionais de \((0,1]\) é um conjunto de Borel.

A mesma construção define a \(\sigma \)-álgebra de Borel em qualquer espaço topológico.

Nesse contexto é interessante o seguinte teorema. Um isomorfismo de espaços mensuráveis é uma bijeção mensurável cuja inversa também é mensurável.

Teorema 1.38 (Classificação dos espaços de Borel poloneses)
Seja \(\Omega \) um espaço polonês, isto é, um espaço cuja topologia é induzida por alguma métrica completa e separável. Então o espaço mensurável \((\Omega ,\mathcal B(\Omega ))\) é isomorfo a exatamente um dos seguintes tipos:
  1. um espaço finito, se \(\Omega \) é finito;

  2. \(\mathbb Z\), se \(\Omega \) é infinito enumerável;

  3. \(\mathbb {R}\), se \(\Omega \) é não enumerável.

Demonstração

Se \(\Omega \) é finito ou enumerável, todo subconjunto de \(\Omega \) é uma união enumerável de singletons fechados e, portanto, é boreliano. Nesses dois casos, qualquer bijeção com um conjunto finito da mesma cardinalidade ou com \(\mathbb Z\), respectivamente, é um isomorfismo mensurável.

Suponha agora que \(\Omega \) seja não enumerável. Usaremos o seguinte lema de Lusin–Souslin: se \(X\) e \(Y\) são espaços poloneses e \(f:X\to Y\) é uma função boreliana injetiva, então \(f(X)\) é boreliano em \(Y\) e \(f:X\to f(X)\) é um isomorfismo mensurável. O mesmo resultado vale quando \(X\) é um subconjunto boreliano de um espaço polonês. Esse lema garante, em particular, que imagens de borelianos por aplicações borelianas injetivas são borelianas.

Primeiro construiremos uma injeção boreliana de \(\Omega \) em \(\mathbb {R}\). Seja \((U_n)_{n\geq 1}\) uma base enumerável da topologia de \(\Omega \) e defina

\[ \Phi (x)=\bigl(\mathbb {1}_{U_n}(x)\bigr)_{n\geq 1} \in \{ 0,1\} ^{\mathbb N}. \]

Cada coordenada de \(\Phi \) é boreliana e a base separa pontos, logo \(\Phi \) é boreliana e injetiva. A aplicação

\[ (a_n)_{n\geq 1}\longmapsto \sum _{n=1}^{\infty }\frac{2a_n}{3^n} \]

é uma injeção contínua do espaço de Cantor \(\{ 0,1\} ^{\mathbb N}\) em \([0,1]\). Sua composição com \(\Phi \) fornece a injeção desejada.

Construiremos agora uma injeção boreliana de \(\mathbb {R}\) em \(\Omega \). Considere

\[ C=\{ x\in \Omega :\text{toda vizinhança aberta de $x$ é não enumerável}\} . \]

O complementar de \(C\) é a união dos elementos enumeráveis da base \((U_n)\); portanto é aberto e enumerável. Assim, \(C\) é fechado, não vazio e sem pontos isolados. Como é um subespaço fechado de um espaço completamente metrizável, \(C\) é completamente metrizável.

Construindo recursivamente, dentro de cada aberto relativo não vazio de \(C\), dois abertos relativos com fechos disjuntos e diâmetros menores que \(2^{-n}\) no nível \(n\), obtemos conjuntos \((V_s)_{s\in \{ 0,1\} ^{\lt \mathbb N}}\) tais que

\[ \overline V_{s0}\cup \overline V_{s1}\subseteq V_s, \qquad \overline V_{s0}\cap \overline V_{s1}=\varnothing , \qquad \operatorname {diam}(V_s)\leq 2^{-|s|}. \]

A completude implica que, para cada sequência \(\alpha \in \{ 0,1\} ^{\mathbb N}\), a interseção dos fechos \(\overline V_{\alpha \vert n}\) contém um único ponto. A aplicação que associa \(\alpha \) a esse ponto é contínua e injetiva. Por outro lado, compondo um homeomorfismo de \(\mathbb {R}\) em \((0,1)\) com a expansão binária escolhida de modo a não terminar em uma cauda infinita de algarismos \(1\), obtemos uma injeção boreliana de \(\mathbb {R}\) em \(\{ 0,1\} ^{\mathbb N}\). Logo existe uma injeção boreliana \(g:\mathbb {R}\to \Omega \).

Para concluir, aplicamos a versão boreliana do argumento de Cantor–Schröder–Bernstein. Se \(f:\Omega \to \mathbb {R}\) e \(g:\mathbb {R}\to \Omega \) são as injeções construídas, ponha

\[ A_0=\Omega \setminus g(\mathbb {R}),\qquad A_{n+1}=g\bigl(f(A_n)\bigr),\qquad A=\bigcup _{n=0}^{\infty }A_n. \]

Pelo lema de Lusin–Souslin, todos esses conjuntos são borelianos. A função

\[ h(x)= \begin{cases} f(x),& x\in A,\\ g^{-1}(x),& x\notin A, \end{cases} \]

é a bijeção usual do argumento de Cantor–Schröder–Bernstein. As duas partes são borelianas, assim como as partes correspondentes de sua inversa; logo \(h\) é um isomorfismo entre \((\Omega ,\mathcal B(\Omega ))\) e \((\mathbb {R},\mathcal B(\mathbb {R}))\).

Exercício 1.1

Sejam \(\mathcal A_1\) e \(\mathcal A_2\) duas álgebras de subconjuntos do mesmo conjunto \(\Omega \). Prove que \(\mathcal A_1\cap \mathcal A_2\) também é uma álgebra de subconjuntos de \(\Omega \).

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Como \(\Omega \) pertence às duas álgebras, pertence à interseção. Se \(A\in \mathcal A_1\cap \mathcal A_2\), então \(A^c\) pertence a ambas; se \(A,B\) pertencem à interseção, o mesmo vale para \(A\cup B\). Portanto a interseção satisfaz os três axiomas de álgebra.
Exercício 1.2

Considere \(\Omega =(0,1]\) e a família

\[ \begin{aligned} \mathcal A=\{ \varnothing \} \cup \biggl\{ & \bigcup _{i=1}^{n}(a_i,b_i]: n\geq 1,\ 0\leq a_i\lt b_i\leq 1,\\[-2mm]& \text{e os intervalos $(a_i,b_i]$ são dois a dois disjuntos} \biggr\} . \end{aligned} \]

Prove que \(\mathcal A\) é uma álgebra de subconjuntos de \(\Omega \).

Ver solução
Temos \(\Omega =(0,1]\in \mathcal A\). Para uma coleção finita de intervalos, ordene todos os seus extremos. As células determinadas por esses extremos são intervalos semiabertos disjuntos; tanto uma união quanto o complemento em \((0,1]\) são uniões de algumas dessas células. Isso prova o fechamento por união finita e complemento.
Exercício 1.3

Prove que a família

\[ \mathcal A =\{ A\subseteq \Omega :A\text{ é finito ou }A^c\text{ é finito}\} \]

é uma álgebra de subconjuntos de \(\Omega \).

Ver solução
\(\varnothing \) é finito. O complemento troca conjuntos finitos por cofinitos. Para uniões, finito \(\cup \) finito é finito; se ao menos um dos conjuntos é cofinito, o complemento da união está contido num conjunto finito e, portanto, é finito.
Exercício 1.4

Suponha que \(\Omega \) seja infinito. Mostre que a álgebra

\[ \mathcal A =\{ A\subseteq \Omega :A\text{ é finito ou }A^c\text{ é finito}\} \]

não é uma \(\sigma \)-álgebra. Construa explicitamente uma sequência \((A_n)_{n\geq 1}\) em \(\mathcal A\) cuja união não pertence a \(\mathcal A\).

Ver solução
Escolha pontos distintos \(x_1,x_2,\ldots \) em \(\Omega \) e ponha \(A_n=\{ x_2,x_4,\ldots ,x_{2n}\} \). Cada \(A_n\) é finito. A união \(A=\{ x_{2k}:k\geq 1\} \) é infinita e seu complemento contém todos os \(x_{2k-1}\), logo também é infinito. Assim \(A\notin \mathcal A\).
Exercício 1.5

Suponha que \(\Omega \) seja infinito e não enumerável. Prove que

\[ \mathcal F =\{ A\subseteq \Omega :A\text{ é enumerável ou }A^c\text{ é enumerável}\} \]

é uma \(\sigma \)-álgebra de subconjuntos de \(\Omega \).

Ver solução
\(\varnothing \) é enumerável e o complemento troca as duas alternativas da definição. Se \(A=\bigcup _nA_n\) e algum \(A_n\) é coenumerável, então \(A^c\subseteq A_n^c\) é enumerável. Caso contrário, todos os \(A_n\) são enumeráveis e sua união enumerável também o é.
Exercício 1.6

Sejam \((A_n)_{n\geq 1}\) conjuntos de \(\Omega \).

  1. Suponha que \(A_n\uparrow A\), isto é, \(A_1\subseteq A_2\subseteq \cdots \) e \(A=\bigcup _{n\geq 1}A_n\). Prove que

    \[ \liminf _{n\to \infty }A_n =\limsup _{n\to \infty }A_n =\bigcup _{n=1}^{\infty }A_n=A. \]
  2. Suponha que \(A_n\downarrow A\), isto é, \(A_1\supseteq A_2\supseteq \cdots \) e \(A=\bigcap _{n\geq 1}A_n\). Prove que

    \[ \liminf _{n\to \infty }A_n =\limsup _{n\to \infty }A_n =\bigcap _{n=1}^{\infty }A_n=A. \]
Ver solução
Se \(A_n\uparrow A\), todo ponto de \(A\) pertence a algum \(A_N\) e, pela monotonicidade, a todos os \(A_n\) com \(n\geq N\); pontos fora de \(A\) não pertencem a nenhum termo. Logo os limites inferior e superior são \(A\). Para \(A_n\downarrow A\), um ponto de \(A\) pertence a todos os termos, enquanto um ponto fora de \(A\) fica fora a partir de algum índice. A mesma conclusão segue.
Exercício 1.7

Conjunto de Cantor. Seja \(C\subseteq [0,1]\) o conjunto de Cantor. Prove que \(C\) é fechado e, portanto, boreliano. Em seguida, usando representações na base \(3\), construa uma injeção de \(\{ 0,1\} ^{\mathbb {N}}\) em \(C\) e conclua que \(C\) não é enumerável.

Ver solução
Se \(C_n\) é a união dos \(2^n\) intervalos que restam na etapa \(n\), então \(C=\bigcap _n C_n\); cada \(C_n\) é fechado, logo \(C\) é fechado e boreliano. Para \((\varepsilon _n)\in \{ 0,1\} ^{\mathbb {N}}\), defina \(\Phi (\varepsilon )=\sum _{n\geq 1}2\varepsilon _n3^{-n}\). A expansão usa apenas os algarismos ternários \(0\) e \(2\), portanto \(\Phi (\varepsilon )\in C\). No primeiro índice em que duas sequências diferem, o termo principal domina a cauda; assim \(\Phi \) é injetiva. Como \(\{ 0,1\} ^{\mathbb {N}}\) é não enumerável, \(C\) também é.
Exercício 1.8

Prove o Princípio dos Bons Conjuntos: se \(\mathcal C\subseteq \mathcal G\subseteq \mathcal{P}(\Omega )\) e \(\mathcal G\) é uma \(\sigma \)-álgebra, então

\[ \sigma \langle \mathcal C\rangle \subseteq \mathcal G. \]

Indique precisamente onde é usada a minimalidade de \(\sigma \langle \mathcal C\rangle \).

Ver solução
\(\mathcal G\) é uma \(\sigma \)-álgebra que contém \(\mathcal C\). Por definição, \(\sigma \langle \mathcal C\rangle \) é a interseção de todas as \(\sigma \)-álgebras que contêm \(\mathcal C\); em particular, está contida em \(\mathcal G\). É exatamente nessa última inclusão que se usa a minimalidade.
Exercício 1.9

Conjunto de Vitali no plano. Seja \(\mathcal F\) uma \(\sigma \)-álgebra de subconjuntos de \(\mathbb {R}^2\) que contém os borelianos, e seja \(\mu \) uma medida não nula em \((\mathbb {R}^2,\mathcal F)\), invariante por translações, tal que

\[ 0\lt \mu ([0,1]^2)\lt \infty . \]

Adapte a construção de Vitali, usando translações por vetores de \(\mathbb {Q}^2\), para provar que existe um conjunto \(V\subseteq [0,1]^2\) que não pertence a \(\mathcal F\).

Ver solução
Em \([0,1]^2\), declare \(x\sim y\) quando \(x-y\in \mathbb {Q}^2\) e escolha um representante de cada classe, formando \(V\). Os conjuntos \(V+q\), \(q\in \mathbb {Q}^2\), são dois a dois disjuntos. Para \(q\in \mathbb {Q}^2\cap [-1,1]^2\), sua união contém \([0,1]^2\) e está contida em \([-1,2]^2\). Se \(V\) fosse mensurável, invariância daria a todos os transladados medida \(\mu (V)\). Se \(\mu (V)=0\), a união teria medida zero; se \(\mu (V)\gt 0\), teria medida infinita. Ambos contradizem \(0\lt \mu ([0,1]^2)\leq \mu ([-1,2]^2)\lt \infty \), pois o quadrado maior é coberto por finitos transladados do quadrado unitário.
Exercício 1.10

Prove novamente o Teorema da Classe Monótona de Halmos 1.29. Mais precisamente, dada uma álgebra \(\mathcal F_0\), escreva \(\mathcal M=\mathcal M\langle \mathcal F_0\rangle \) e:

  1. prove primeiro que \(\mathcal M\subseteq \sigma \langle \mathcal F_0\rangle \);

  2. mostre, por um argumento de classe monótona, que \(A\in \mathcal M\) implica \(A^c\in \mathcal M\);

  3. use duas vezes o mesmo tipo de argumento para provar que \(A,B\in \mathcal M\) implica \(A\cup B\in \mathcal M\);

  4. conclua, pelo Teorema 1.22, que \(\mathcal M\langle \mathcal F_0\rangle =\sigma \langle \mathcal F_0\rangle \).

Ver solução
Como \(\sigma \langle \mathcal F_0\rangle \) é uma classe monótona contendo \(\mathcal F_0\), a minimalidade dá \(\mathcal M\subseteq \sigma \langle \mathcal F_0\rangle \). A classe \(\{ A:A^c\in \mathcal M\} \) é monótona e contém \(\mathcal F_0\), logo contém \(\mathcal M\). Fixe então \(A\) e aplique duas vezes o mesmo artifício à classe dos \(B\) para os quais \(A\cup B\in \mathcal M\): primeiro para \(A\in \mathcal F_0\), depois para \(A\in \mathcal M\). Obtemos fechamento por uniões finitas. Pelo Teorema 1.22, \(\mathcal M\) é uma \(\sigma \)-álgebra e contém \(\sigma \langle \mathcal F_0\rangle \); as duas inclusões dão a igualdade.
Exercício 1.11
Considere as propriedades seguintes para uma família \(\mathcal L\subseteq \mathcal{P}(\Omega )\):
\begin{align*} (\lambda _1)& \quad \Omega \in \mathcal L;\\ (\lambda _2)& \quad A\in \mathcal L\Longrightarrow A^c\in \mathcal L;\\ (\lambda _3)& \quad \begin{gathered} (A_i)_{i\in I}\subseteq \mathcal L\text{ dois a dois disjuntos,}\end{gathered}\\[-1mm] I\text{ não vazio, finito ou enumerável} \Longrightarrow \displaystyle \bigcup _{i\in I}A_i\in \mathcal L \end{align*}

;
(λ_2’) A,BL, A⊆B B∖AL;
(λ_4) A,BL, A∩B=A∪BL;
(λ_5) A_nA, A_nL AL;
(λ_6) A_nA, A_nL AL.

\end{align*}

Prove as afirmações abaixo.

  1. \(\mathcal L\) é um \(\lambda \)-sistema se, e somente se, satisfaz \((\lambda _1)\), \((\lambda _2')\) e \((\lambda _3)\).

  2. Todo \(\lambda \)-sistema satisfaz também \((\lambda _4)\), \((\lambda _5)\) e \((\lambda _6)\).

  3. \(\mathcal L\) é um \(\lambda \)-sistema se, e somente se, satisfaz \((\lambda _1)\), \((\lambda _2')\) e \((\lambda _6)\).

  4. Se \(\mathcal L\) é não vazia e satisfaz \((\lambda _2)\) e \((\lambda _3)\), então \(\mathcal L\) é um \(\lambda \)-sistema.

Solução

De \((\lambda _1)\) e \((\lambda _2')\) segue \(A^c=\Omega \setminus A\in \mathcal L\); junto com \((\lambda _3)\), isso é a definição de \(\lambda \)-sistema. Reciprocamente, se \(A\subseteq B\), então \(B\setminus A=(B^c\sqcup A)^c\), usando união disjunta e complementos.

Num \(\lambda \)-sistema, \((\lambda _4)\) é o caso finito de \((\lambda _3)\). Para \(A_n\uparrow A\), escreva \(A=A_1\sqcup \bigsqcup _{n\geq 2}(A_n\setminus A_{n-1})\); complementos dão o caso decrescente. Se valem \((\lambda _1),(\lambda _2'),(\lambda _6)\), obtemos complementos e uniões finitas disjuntas; por complementação, também limites crescentes, e as uniões parciais fornecem \((\lambda _3)\). Por fim, se \(\mathcal L\neq \varnothing \) satisfaz \((\lambda _2)\) e \((\lambda _3)\), escolha \(A\in \mathcal L\): de \(A\sqcup A^c=\Omega \) segue \((\lambda _1)\).

Exercício
Exercício 1.12

Seja \(\varnothing \neq \mathcal A\subseteq \mathcal{P}(\Omega )\). Defina

\begin{align*} \mathcal C & :=\mathcal A\cup \{ A^c:A\in \mathcal A\} ,\\ \mathcal I & :=\left\{ \bigcap _{j=1}^{n}C_j: n\geq 1,\ C_j\in \mathcal C\right\} ,\\ \mathcal U & :=\left\{ \bigcup _{j=1}^{n}I_j: n\geq 1,\ I_j\in \mathcal I\right\} . \end{align*}

Prove que a álgebra gerada por \(\mathcal A\) é \(\mathcal U\), isto é,

\[ f\langle \mathcal A\rangle =\mathcal U. \]

Ao longo da prova, explique como \(\varnothing \) e \(\Omega \) aparecem em \(\mathcal U\).

Ver solução
Cada elemento de \(\mathcal A\) pertence a \(\mathcal C\subseteq \mathcal I\subseteq \mathcal U\). Fixe \(A\in \mathcal A\): então \(A\cap A^c=\varnothing \in \mathcal I\) e \(A\cup A^c=\Omega \in \mathcal U\). Distribuindo interseções sobre uniões, \(\mathcal U\) é fechada por interseções finitas (o fecho por uniões finitas é imediato da definição); por De Morgan, o complemento de uma união de interseções de literais é novamente uma união finita de interseções de literais. Logo \(\mathcal U\) é uma álgebra contendo \(\mathcal A\), de modo que \(f\langle \mathcal A\rangle \subseteq \mathcal U\). A inclusão oposta vale porque toda álgebra que contém \(\mathcal A\) contém os complementos e todas as interseções e uniões finitas usadas na definição de \(\mathcal U\).
Exercício 1.13

Seja \(S=(0,1]\) e

\[ \mathcal B_0(S) =f\left\langle (a,b]:0\leq a\lt b\leq 1\right\rangle . \]

Usando o exercício anterior, prove que todo elemento de \(\mathcal B_0(S)\) pode ser escrito como união finita de intervalos semiabertos \((a_i,b_i]\). Mostre ainda que essa representação pode ser escolhida com os intervalos dois a dois disjuntos.

Ver solução
Uma combinação booleana finita envolve apenas finitos extremos. Ordenando-os, eles particionam \((0,1]\) em células semiabertas da forma \((c_{j-1},c_j]\). Em cada célula, todos os intervalos geradores têm função indicadora constante; logo o conjunto é a união das células que satisfazem a combinação. Elas são disjuntas, e células adjacentes podem ainda ser fundidas.
Exercício 1.14

Um dado lançado até o primeiro seis. Um dado equilibrado é lançado repetidamente até aparecer a face \(6\). O experimento deve contemplar também a possibilidade de que isso nunca ocorra. Descreva um espaço amostral que registre exatamente a trajetória observada: uma palavra finita terminada em \(6\), quando o primeiro \(6\) aparece, ou uma trajetória infinita, quando ele nunca aparece. Não atribua probabilidades ainda; essa etapa será retomada no capítulo seguinte.

Ver solução
Um espaço adequado é a união disjunta
\[ \Omega =\bigsqcup _{n\geq 1}\bigl(\{ 1,\ldots ,5\} ^{n-1}\times \{ 6\} \bigr) \sqcup \{ 1,\ldots ,5\} ^{\mathbb {N}}. \]
A primeira parcela reúne as trajetórias finitas: antes do último símbolo só podem aparecer as faces \(1,\ldots ,5\), e o último símbolo é o primeiro \(6\). A segunda parcela reúne precisamente as trajetórias infinitas sem nenhuma ocorrência de \(6\).
Exercício 1.15

Três modelos de ocupação. Distribua \(k\) partículas por \(n\) células distinguíveis. Descreva o espaço de configurações e calcule sua cardinalidade em cada um dos modelos:

  1. Maxwell–Boltzmann: partículas distinguíveis e ocupação múltipla permitida;

  2. Bose–Einstein: partículas indistinguíveis e ocupação múltipla permitida;

  3. Fermi–Dirac: partículas indistinguíveis e no máximo uma partícula por célula. No último caso, trate separadamente a possibilidade \(k\gt n\).

Ver solução
No modelo de Maxwell–Boltzmann, uma configuração é uma função de \(\{ 1,\ldots ,k\} \) em \(\{ 1,\ldots ,n\} \); há \(n^k\) configurações. No modelo de Bose–Einstein, ela é um vetor \((x_1,\ldots ,x_n)\in \mathbb {N}_0^n\) com \(\sum _i x_i=k\); estrelas e barras dá \(\binom {n+k-1}{k}\). No modelo de Fermi–Dirac, exige-se ainda \(x_i\in \{ 0,1\} \); há \(\binom nk\) configurações se \(k\leq n\) e nenhuma se \(k\gt n\).
Exercício 1.16

Três espaços amostrais para uma urna colorida. Uma urna contém \(N=n_1+\cdots +n_r\) bolas fisicamente distintas, das quais \(n_i\) têm a cor \(i\). Retiram-se \(k\leq N\) bolas sem reposição.

  1. Descreva e conte os resultados quando se registra a ordem e a identidade das bolas.

  2. Faça o mesmo quando se registram as identidades, mas não a ordem.

  3. Se somente as quantidades retiradas de cada cor são registradas, descreva o espaço de resultados e determine a probabilidade de cada vetor de contagens sob amostragem uniforme.

Ver solução
Se \(B\) é o conjunto das bolas, os resultados ordenados são as injeções de \(\{ 1,\ldots ,k\} \) em \(B\), em número \(N!/(N-k)!\). Sem a ordem, são os subconjuntos de \(B\) com \(k\) elementos, em número \(\binom Nk\). Registrando apenas as cores, o espaço é
\[ \left\{ (x_1,\ldots ,x_r)\in \mathbb {N}_0^r: \sum _i x_i=k,\ 0\leq x_i\leq n_i\right\} . \]
A fibra do vetor \(x\) contém \(\prod _i\binom {n_i}{x_i}\) amostras não ordenadas; portanto
\[ \P (X_1=x_1,\ldots ,X_r=x_r) =\frac{\prod _i\binom {n_i}{x_i}}{\binom Nk}. \]