Ich lese Luce (1959) . Dann fand ich diese Aussage:
Wenn eine Person zwischen Alternativen wählt, scheinen ihre Antworten sehr oft von Wahrscheinlichkeiten bestimmt zu sein, die von der Auswahlmenge abhängig sind. Die gewöhnliche Wahrscheinlichkeitstheorie mit ihrer Standarddefinition der bedingten Wahrscheinlichkeit scheint jedoch nicht ganz das zu sein, was benötigt wird. Ein Beispiel zeigt die Schwierigkeit. Wenn Sie entscheiden, wie Sie von zu Hause in eine andere Stadt reisen möchten, können Sie zwischen Flugzeug (a), Bus (b) oder Auto (c) wählen. A, B, C bezeichnen die unsicheren Naturzustände, die mit der Form des Reisens verbunden sind. Beachten Sie, dass bei Auswahl von c alle Unsicherheiten von A und B bestehen bleiben, da Flugzeuge fliegen und Busse fahren, unabhängig davon, ob Sie sich auf ihnen befinden oder nicht. Wenn Sie jedoch entweder a oder b wählen, bleibt Ihr Auto in der Garage und das Set C wird gegenüber dem Zeitpunkt der Fahrt radikal verändert.
Das Auswahlaxiom von Kapitel 1 wurde als erster Versuch eingeführt, eine wahrscheinlichkeitsähnliche Theorie der Wahl zu konstruieren, die die feste, universelle Annahme des Probenraums umging.
Quelle: http://www.scholarpedia.org/article/Luce's_choice_axiom
Für mich wird das Wahrscheinlichkeitsmaß mit dem Triplett , dem Probenraum, einer Sigma-Algebra und schließlich einem Maß .
In Bezug auf das vorstehende Beispiel scheint das Problem zu sein, wenn ich definiere:
Eine entscheidende Annahme in der allgemeinen Statistik ist der ceteris paribus-Zustand. Ist dies der Grund, warum wir die grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie im Kontext des Auswahlverhaltens anpassen müssen, weil die cp-Annahme verletzt wird?