第四讲(事件的独立性)

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事件的独立性名词解释

事件的独立性名词解释

事件的独立性名词解释事件的独立性是指一个事件在其发生的过程中并不受到其他事件的影响,具有自身的特定性和独立性质。

它是一个广泛应用于各领域的概念,包括科学、社会学、法律以及人类行为研究等。

在科学领域,事件的独立性是指一个实验或观察所研究的事件与其他变量或因素之间的关系是相互独立的。

在设计实验时,科学家通常会采取措施来保证实验的独立性,例如随机分组、避免再次测试等。

通过保持事件的独立性,科学家可以更准确地分析事件之间的关系,推断出因果或相关性的结论。

在社会学中,独立性是一个重要的概念,用于研究个体、群体或社会的现象,如社会心理、文化传播和社会动态等。

社会学家通过分析事件的独立性来了解不同因素对个体或群体行为产生的影响。

例如,他们可能通过研究某一社交媒体平台上用户的行为来分析用户间的互动模式和社交网络结构。

通过研究事件的独立性,社会学家可以更好地理解社会现象的本质,形成相关的理论。

在法律领域,事件的独立性是一个基本原则,涉及到证据的可信性和判断的公正性。

法官和陪审团必须评估每一个事件的独立性,以确定是否有足够的证据来支持诉讼的结果。

在庭审中,法律专业人士会根据相关法律和证据,评估事件的独立性,并作出公正的判断。

同时,法律也保护事件的独立性,确保每个事件都能得到适当的审理,而不受其他事件的干扰和影响。

在人类行为研究方面,事件的独立性被广泛应用于心理学和行为经济学等领域。

人类行为通常会受到各种因素的影响,例如情绪状态、社会环境和个人观念等。

通过研究事件的独立性,研究人员可以更好地理解人类行为的内在机制,探讨人们在不同情境下做出的决策和选择。

总之,事件的独立性是一个重要的概念,它在科学、社会学、法律和人类行为研究等领域都有着广泛的应用。

研究事件的独立性有助于我们深入了解各个领域中的现象和关系,为我们的决策和判断提供理论基础和依据。

通过保持事件的独立性,我们能够更加准确地理解和解释世界的运作方式,推动人类社会的进步和发展。

第四讲(事件的独立性)

第四讲(事件的独立性)

—— 不能忽视小概率事件, 小概率事件迟早要发生 小概率事件
若P(A) 0.01 , 则称A为小概率事件.
例7 设每门炮射击一飞机的命中率为 0.6 , 现有若干 门炮同时独立地对飞机进行一次射击, 问需要多少门
P ( A1 A2 „ An ) 1 P ( A1 ) P ( A2 ) „ P ( An )
=1- p1 … pn
例6 设每个人的血清中含肝炎病毒的概率 为0.4%, 求来自不同地区的100个人的 血清混合液中含有肝炎病毒的概率 解 设这100 个人的血清混合液中含有肝炎 病毒为事件 A, 第 i 个人的血清中含有 肝炎病毒为事件 Ai i =1,2,…,100 则 A Ai
定义
设 A , B 为两事件,若
P( AB) P( A) P( B)
则称事件 A 与事件 B 相互独立
例2 从一副不含大小王的扑克牌中任取一 张,记 A={抽到K}, B={抽到的牌是黑色的}
问事件A、B是否独立? 解: 由于 P(A)=4/52=1/13, P(B)=26/52=1/2 P(AB)=2/52=1/26 可见, P(AB)=P(A)P(B)
P( A2 A1 ) 3 / 8 ,
P( A2 A1 ) P( A2 ) P( A2 A1 )
事件 A1 发生与否对 A2 发生的概率没有影 响可视为事件A2关于A1 是独立的。
P( A1 A2 ) P( A1 ) P( A2 A1 ) P( A1 ) P( A2 ) (3 / 8)
说明事件A、B独立.
前面我们是根据两事件独立的定义作 出结论的,也可以通过计算条件概率去做:
从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,记 A={抽到K}, B={抽到的牌是黑色的} 则 由于 P(A)=1/13, P(A|B)=2/26=1/13

概率与统计中的事件独立性

概率与统计中的事件独立性

概率与统计中的事件独立性概率与统计是数学领域中重要的分支之一,它研究的是事物发生的可能性以及事物之间的关联程度。

在概率与统计中,事件独立性是一个重要的概念。

本文将介绍事件独立性的定义、性质以及相关的应用。

一、定义事件独立性是指在一系列随机试验中,某一事件的发生与其他事件的发生无关。

具体地说,对于两个事件A和B,如果事件A发生与否不会对事件B的发生产生任何影响,或者说事件B的发生与否不会对事件A的发生产生任何影响,那么我们称事件A和事件B是相互独立的。

二、性质1. 互逆性:如果事件A和事件B相互独立,那么事件A的补事件和事件B也相互独立。

2. 自反性:任意事件与自身都是相互独立的。

3. 偶然性:事件A和事件B相互独立,并不意味着它们是不可能发生的,它们仍然可以同时发生或者同时不发生。

4. 独立性传递性:如果事件A和事件B相互独立,事件B和事件C 相互独立,那么事件A和事件C也相互独立。

三、应用事件独立性在概率与统计中有广泛的应用,以下是几个常见的应用场景:1. 抛硬币:在抛硬币的过程中,每一次的抛硬币都是一个独立事件。

无论前一次抛硬币结果是正面还是反面,对于下一次抛硬币的结果都没有影响,每次抛硬币的概率仍然是50%。

2. 掷骰子:与抛硬币类似,每一次掷骰子的结果都是独立事件。

无论前一次掷骰子的点数是多少,对于下一次掷骰子的结果都没有影响。

3. 抽样调查:在进行抽样调查的时候,每一次的抽样都是独立事件。

例如,在进行市场调研时,每一次的问卷发放都是独立的,一个人接收到问卷并填写与其他人接收到问卷并填写之间没有关联性。

4. 生活中的决策:在日常生活中,我们经常需要根据过去的经验和信息做出决策。

如果我们认为某个事件的发生与其他事件是独立的,我们可以根据概率和统计的知识来进行决策。

总结起来,概率与统计中的事件独立性是一个重要的概念。

它可以帮助我们理解和分析随机事件之间的关系,并且在实际应用中有着广泛的用途。

北师大版高中数学必修第一册 第七章 4-《事件的独立性》课件PPT

北师大版高中数学必修第一册 第七章 4-《事件的独立性》课件PPT
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2
3
5
甲、乙、丙三人都回答错误的概率为P( · · )=P()·P()·P()=(1− 4)×(1− 3)×(1− 8)= 96.
因为事件“甲、乙、丙三人都回答错误”与事件“甲、乙、丙三人中,至少有一人答对这道题”是对
5
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立事件,所以,所求事件概率为() =1− 96 = 96.
反思感悟
与相互独立事件有关的概率问题求解策略
明确事件中的“至少有一个发生”“至多有一个发生”“恰好有一个发生”“都发生”“都不发
生”“不都发生”等词语的意义.
四、方程思想在概率中的应用
例4
甲、乙、丙三台机床各自独立地加工同一种零件,已知甲机床加工的零件是一等品而乙机床加工
1
1
的零件不是一等品的概率为4,乙机床加工的零件是一等品而丙机床加工的零件不是一等品的概率为12,
不可能同时发生,即事件A与B是互斥的,所以所求概率为 = (A)+(B)= (A)P()+()()
=0.8×(1−0.8)+(1−0.8)×0.8=0.32.
3.袋中装有红、黄、蓝3种颜色的球各1个,从中每次任取1个,有放回地抽取3次,则3次全是红球的概率为( D )
A.
1
回答问题正确与否是相互独立的.
(1)求乙答对这道题的概率;
(2)求甲、乙、丙三人中,至少有一人答对这道题的概率.
解 (1)记甲、乙、丙3人独自答对这道题分别为事件, , ,
设乙答对这道题的概率() = ,
由于每人回答问题正确与否是相互独立的,因此, , 是相互独立事件.
由题意,并根据相互独立事件同时发生的概率公式,
1
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, , .由题设得 () = 12 ,即 ()(1−()) = 12 ,②由①③,得() =1− 8 (),

数学选修课件第章事件的独立性

数学选修课件第章事件的独立性

03
多个事件相互独立情况分 析
两个事件相互独立情况
定义
若事件A的发生与否对事件B的发 生概率没有影响,则称事件A与事
件B相互独立。
性质
若事件A与事件B相互独立,则 P(AB) = P(A)P(B)。
举例
抛掷两枚质地均匀的硬币,出现正 面的事件记为A,出现反面的事件记 为B,则事件A与事件B相互独立。
三个及以上事件相互独立情况
01
02
03
定义
若n个事件中任意两个事 件都相互独立,则称这n 个事件相互独立。
性质
若n个事件相互独立,则 它们同时发生的概率等于 各自发生概率的乘积。
举例
抛掷三枚质地均匀的硬币 ,出现正面的事件分别记 为A、B、C,则事件A、B 、C相互独立。
复杂系统中事件独立性判断
常见误区与辨析
误区一
认为两个事件不相关就一定相互 独立。实际上,不相关只是指两 个事件的线性关系为0,并不能
保证它们相互独立。
误区二
认为相互独立的事件一定没有交 集。实际上,相互独立的事件完 全可能有交集,只是它们的交事 件发生的概是否相互独立时 ,需要仔细分析题目条件,正确 运用定义和判定方法,避免陷入
数学选修课件第章 事件的独立性
汇报人:XX 2024-01-13
目录
• 事件独立性基本概念 • 条件概率与事件独立性 • 多个事件相互独立情况分析 • 概率论中重要公式和定理介绍 • 生活中事件独立性现象解读 • 总结回顾与拓展延伸
01
事件独立性基本概念
定义与性质
定义
两个事件A和B,如果其中一个事 件的发生不影响另一个事件的发 生概率,则称这两个事件是相互 独立的。
天气预报

《事件的独立性》 讲义

《事件的独立性》 讲义

《事件的独立性》讲义在我们日常生活和数学、统计学的学习研究中,“事件的独立性”是一个非常重要的概念。

理解事件的独立性,对于我们准确分析和预测各种情况有着关键的作用。

那什么是事件的独立性呢?简单来说,如果事件 A 的发生与否对事件 B 的发生概率没有影响,并且事件 B 的发生与否对事件 A 的发生概率也没有影响,那么我们就称事件 A 和事件 B 是相互独立的。

举个简单的例子,假设我们抛一枚均匀的硬币两次。

第一次抛硬币得到正面或者反面,这是事件 A。

第二次抛硬币得到正面或者反面,这是事件 B。

由于每次抛硬币的结果都是相互独立的,第一次抛硬币的结果不会影响第二次抛硬币的结果。

所以事件 A 和事件 B 是相互独立的。

我们再来看一个稍微复杂一点的例子。

从一副扑克牌中随机抽取一张牌,事件 A 是抽到红桃牌,事件 B 是抽到 A 牌。

这两个事件就不是独立的。

因为如果抽到了红桃 A,那么事件 A 和事件 B 就同时发生了。

所以事件 A 的发生会影响事件 B 的发生概率。

那如何判断两个事件是否独立呢?我们有一个重要的公式:如果事件 A 和事件 B 相互独立,那么P(A ∩ B) = P(A) × P(B)。

其中,P(A ∩ B) 表示事件 A 和事件 B 同时发生的概率,P(A) 表示事件 A 发生的概率,P(B) 表示事件 B 发生的概率。

比如说,一个盒子里有 5 个红球和 5 个蓝球,从中随机取出一个球,事件 A 是取出红球,事件 B 是取出偶数号球。

事件 A 的概率 P(A) =5/10 = 1/2,事件 B 的概率 P(B) = 5/10 = 1/2。

而事件 A 和事件 B 同时发生,也就是取出既是红球又是偶数号球的概率P(A ∩ B) = 2/10 =1/5。

因为 1/5 = 1/2 × 1/2,所以事件 A 和事件 B 是相互独立的。

理解了事件的独立性,对于解决很多实际问题都有帮助。

《事件的独立性》PPT课件

《事件的独立性》PPT课件

定义1.6 对n个事件A1,A2,...,An( n2)如果对其中 任意k 个事件 Ai1,Ai2,...,Aik (2kn)都有
P(A i1A i2...A ik)P (A i1)P (A i2)...P (A ik)
则称这 n 个事件 相互独立.
可以证明, n个事件相互独立,即其中任何一个 事件是否发生 都不受另外一个或几个事件是否发 生的影响. 如
所以A,B独 立.
精选ppt
5
二、有限个事件的独立性
定义1.5 对n个事件 A1,A2,...,An( n2)如果其中 两任意个都互相独立, 即对于 i,j1,2,...,n, i j

P( Ai Aj ) P(Ai)P(Aj)
则称这 n 个事件 两两独立.
这里共有C
2 n
个等式.
当P(Aj )时0,
的球 各一个,另一个是涂有红、黑、白三色的彩球.
从中任取一个,事件A、B、C 分别表示取到的球上 有红色、黑色、白色,判别A,B,C的独立性.
解P(A )
2
4
P (B )
2
4
P (A B )
1 4
P(A)P(B)
P (C )
2
4P(AC )源自1 4P(A)P(C)
P (BC )
1 4
P(B)P(C)
则称事件A 与 B 是相互独立的,简称 A与 独B 立. 推论1 对于两个事件A与B
若P(B) 0则 A 与 B 独立 若P(A) 0则 A 与 B 独立
P ( A B ) P(A) P ( B A) P(B)
定义 两个事件 A 与 B , 如果其中任何一个 事件发生的概率,都不受另一个事件发生与否 的影响, 则称事件 A 与 B 是相互独立的.

事件的独立性与相关性

事件的独立性与相关性

事件的独立性与相关性事件的独立性与相关性是指在某个特定的时间段内,不同的事件之间存在着互相独立的关系,同时也存在一些事件之间可能存在的相关性。

本文将探讨事件的独立性与相关性的概念、特点以及对人们的影响。

一、事件的独立性事件的独立性指的是不同事件之间相互独立、没有直接的影响或依赖关系。

每个事件都有其独特的发生背景、原因和结果,彼此之间并无必然联系。

例如,昨天的下雨和今天的酒店入住率增加,并没有直接的联系,它们是独立发生的。

事件的独立性具有以下特点:1. 相互独立性:不同事件之间的发生不会相互影响,各自独立存在。

2. 随机性:事件的发生具有随机性,没有明确的因果关系。

3. 独特性:每个事件都是独一无二的,没有完全相同的事件。

事件的独立性对人们有重要意义。

首先,它使得我们能够对事件进行分析和研究,从而更好地了解其原因和结果。

其次,独立性使得我们能够针对不同事件采取不同的应对和处理策略,提高效率和准确性。

二、事件的相关性事件的相关性指的是不同事件之间存在相互的关联和影响。

相关性可以是正相关或负相关,也可以是强相关或弱相关。

例如,全球经济增长和股市投资收益率之间存在正相关性,即经济增长能够提升股市的投资收益率。

事件的相关性具有以下特点:1. 相互关联:不同事件之间存在明确的关系,它们的发生会互相影响。

2. 因果关系:相关事件中的一个事件可能是另一个事件的原因或结果。

3. 可测度性:相关性可以通过统计方法进行测量和分析。

事件的相关性对人们具有重要的指导意义。

首先,它使我们能够预测和判断事件的发展趋势和可能的结果。

其次,相关性也为我们提供了控制和干预事件的手段,以减少负面影响或提升正面影响。

三、事件独立性与相关性的关系事件的独立性和相关性并非是两个互斥的概念,而是存在一定的关联和平衡。

在某个时间段内,我们既可以观察到相互独立的事件,也可以观察到相互关联的事件。

事件的独立性可以为我们提供对单个事件进行研究和分析的机会,从而了解事件的原因和结果。

事件的独立性和独立试验

事件的独立性和独立试验

21
所有轮盘赌中最受欢迎的系统是戴伦伯特系统, 它正是以赌徒未能认识到独立事件的独立性这一“赌 徒谬误”为基础的。参与者赌红色或黑色(或其他任 何一个对等赌金的赌),每赌失败一次就加大赌数, 每赌赢一次就减少赌数。他们猜想,如果小小的象牙 球让他赢了,那么就会有某种原因“记住”它,不太 可能让他在下一次再赢;如果小球使他输了,这将感 到抱歉,很可能帮助他在下一次赢。 事实是每一次旋转,轮盘都与以前旋的结果无关, 这就十分简单地证明了,任何一个赌博系统给赌徒的 好处都不会比给赌场主的还多。
随机试验与事件样本空间与事件事件概率的直观意义排列组合古典概率几何概率统计概率概率的公理加法公式及其应用乘法公式及其应用条件概率事件的关系与运算概率的性质事件的独立性全概率公式与贝叶斯公式几种定义概率的方25p32习题一27
第四节
1
一、事件的独立性
设有两个事件A,B, 一般来说, P(A|B)与P(A)是 有差异的,但有时事件B的发生与否并不影响事件 A发生的概率,即P(A|B)=P(A). 例如, 将一颗均匀色子连掷两次, 设 A={第二次掷出6点}, B={第一次掷出6点},
23
随机试验与事件
第 一 章 内 容 总 框 图
样本空间 与事件
事件概率的直观意义 几种定义概率的方 法
事件的关系 与运算
排列 组合
古典 概率
条件概率
统计 概率
几何 概率
概率的 公理
概率的 性质
加法公式 及其应用
事件的独立性 乘法公式 及其应用 全概率公式与 贝叶斯公式
练习:
P32 习题一
27. 28. 30.
定义 若两事件A、B满足 P(AB)= P(A) P(B) (1) 则称A、B独立,或称A、B相互独立.

第四节事件的独立性和独立试验

第四节事件的独立性和独立试验
n P(C) 1 P(C) 1 P( A1A2 An ) 1 P( A1)P( A2) P( An ) 1 (1 p)n. (2)Bn {n次实验中A至少成功一次},Ak {第k次实验成功}, 则Bn A1 A2 An,P( Ak ) p,且A1, A2 , , An 相互独立
(3)、各次试验相互独立:若以Ci(i=1,2,…n)表示第i次试 验出现的事件,即Ci=A(成功)或Ā (失败),则
P(C1C2 Cn ) P(C1)P(C2)P(Cn )
3、独立性的用法 “独立性”是许多概率模型和统计模型的
前提条件.在许多情形下,“具备独立性”是对某些模型的 要求或假设.这种要求或假设,是人们根据试验的主观或 客观条件,根据有关理论、实践知识或直观提出的.如果 确信独立性存在,则利用独立性进行概率的计算:事件同 时出现的概率等于各事件概率的乘积.在类似的情形下, 一般并不需要由独立性的定义来验证独立性是否成立.假 如直观上或理论上无法确认独立性是否存在,则需要根据 试验结果利用统计检验的方法来判断独立性是否存在,然 而本书将不涉及有关方法 .
二、独立事件的性质
1、相互独立和两两独立 若n个事件A1,…,An相互独立,则它们
之中任意m m(2 m n) ,个事件也相互独立.若n个事件A1,…,An
或事件列A1,…,An独立,则必两两独立; 逆命题不成立: A1,…,An两两独立,但未必相互独立.
2、对立事件的独立性 若二事件A和B独立,则将两个或其中任 何一个事件换成其对立事件,所得两个事件仍然独立,即若二
例1.34 假设每次试验成功的概率为p(0<p<1),试求
(1)次独立重复试验至少有一次成功的概率n ;
(2) 独立重复试验直到至少有一次成功为止,所需要试 解: 验的次数n.

教案0614事件的独立性

教案0614事件的独立性

教学对象管理系505-13、14、15;经济系205-1、2计划学时 2 授课时间2006年3月10日;星期五;1—2节教学内容第四节事件的独立性一、两个事件的独立性二、多个事件的独立性三、独立性在系统可靠性中的应用教学目的通过教学,使学生能够:1、理解事件独立性的概念2、会利用独立性解决实际问题知识:1、两个事件的独立性;2、从个事件的独立性;技能与态度1、会利用独立性解决实际问题2、学会观察身边的随机现象教学重点独立性的应用教学难点多个事件独立性的概念教学资源教学后记培养方案或教学大纲修改意见对授课进度计划修改意见对本教案的修改意见教学资源及学时调整意见其他教研室主任:系部主任:教学活动流程教学步骤、教学内容、时间分配教学目标教学方法一、复习导入新课复习内容:(8分钟)1、条件概率的概念与计算公式2、乘法公式及其应用3、作业讲评导入新课:(2分钟)一般来说,P(A|B)≠P(A),这表明事件B的发生,增加了一些信息,影响了事件A发生的概率。

但是在有些情况下,P(A|B)=P(A),从这种特殊情况可以想象,事件B的发生对A的发生没有产生任何影响,或不提供任何信息,也即:事件A与B是无关的。

从概率上讲,这就是事件的相互独立。

巩固所学知识,与技能解决作业中出现的问题提问讲解二、明确学习目标1、理解两个事件独立性的概念2、理解多个事件独立性的概念3、会用独立性解决实际问题;三、知识学习(50分钟)一、两个事件的独立性独立性是概率论中的一个重要概念,在介绍独立性的概念之前,先看一个例题。

例1、在100件产品中有5件次品,现采用有放回抽样进行检验,每次从中取出一件样品,观察后再放回,然后进行下次抽样。

试求:(1)在第一次取得次品的条件下,第二次取得次品的概率;(2)在第二次取得正品的条件下,第二次取得次品的概率;(3)第二次取得次品的概率。

解 设A={第一次取得次品},B={第二次取得次品},则P (A )=2011005=,P (A )=2019因为是有放回抽样,所以P (AB )= P (A ) P (B|A )= 400110051005=⨯, P (A B )= P (A )P (B|A )= 40019100510095=⨯ 于是(1)在第一次取得次品的条件下,第二次取得次品的概率;P (B|A ) =20120/1400/1)()(==A P AB P (2)在第二次取得正品的条件下,第二次取得次品的概率;P (B|A )=20120/19400/19)()(==A P B A P (3)第二次取得次品的概率。

事件的独立性

事件的独立性

P( B) P( Ai B) 1 P( Ai B) 1 1 p1 p2
n
n
n
i 1
i 1
第一章 小结
本章包括 六个概念:
(随机试验、样本空间、事件、概率、条 件概率、独立性) 四个公式:
(加法公式、乘法公式、全概率公式、
贝叶斯公式)
和一个概型:(古典概型)
例1 商店论箱出售玻璃杯,每箱20只,其中每箱 含0,1,2只次品的概率分别为0.8, 0.1, 0.1, 某顾客选中一箱,从中任选4只检查,结果都是 好的,便买下了这一箱.问这一箱含有一个次品 的概率是多少?
则称事件A、B、C相互独立。
注:两两独立未必相互独立!
例:从分别标有1,2,3,4四个数字的4张卡片中随机抽 取一张,以事件A表示“取到1或2号卡片”;事件B表 示“取到1或3号卡片”;事件C表示“取到1或4号卡 片”.则事件A,B,C两两独立但不相互独立.
1 事实上, P A) P B) P C) ( ( ( 2 1 P AB) P BC) P AC) ( ( ( 4 1 P ABC) ( 4
例.如图,1、2、3、4、5表示继电器触 点,假设每个触点闭合的概率为p,且各继 电器接点闭合与否相互独立,求L至R是通 路的概率。
n架轰炸机独立地飞往目标投弹.已知
每架飞机能够飞到目标上空的概率为p1,在
目标上空投弹,命中目标的概率为p2. 求目
标被命中的概率.
解:设Ai--第i架飞机命中目标,i=1,…,n; B--目标被命中.
二.填空
1. 已知P(A)=0.7,P(A-B)=0.3,则 P AB 2. 设两个独立事件A和B都不发生的概率为1/9,A发 生而B不发生的概率与B发生而A不发生的概率相等, 则P(A)=. 3.已知A与B相互独立,且互不相容则 min(P(A),P(B))= 4.设A,B是两个随机事件,且 0 P( A) 1, P( B) 0 , P( B | A) P( B | A) ,则必有

事件的独立性与非独立性

事件的独立性与非独立性

事件的独立性与非独立性事件的独立性和非独立性是概率论和统计学中的基本概念,用于描述事件之间是否相互影响或相关。

在本文中,我们将探讨事件的独立性和非独立性的含义、特征以及其在实际问题中的应用。

一、事件的独立性事件的独立性是指两个或多个事件在发生上相互独立,即一个事件的发生不会对其他事件的发生产生影响。

数学上,事件A和事件B是独立事件,当且仅当它们满足以下条件:P(A ∩ B) = P(A) × P(B)其中,P(A ∩ B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。

独立事件的关键特征是事件之间的无关性。

例如,抛掷一枚硬币,正面朝上和反面朝上是两个独立的事件。

硬币落地时,正反两面的结果相互独立,无论之前的结果如何。

在实际问题中,事件的独立性有着广泛的应用。

例如,在概率计算中,我们经常通过事件的独立性来计算复杂事件的概率。

此外,在统计学中,事件的独立性也是很多统计方法的基础假设之一。

二、事件的非独立性与独立事件相对应,非独立事件指的是两个或多个事件在发生上相互有关联或影响。

在数学上,事件A和事件B是非独立事件,当且仅当它们不满足独立性的条件,即:P(A ∩ B) ≠ P(A) × P(B)非独立事件的特征是事件之间存在相关性。

例如,抽取一张扑克牌,第一次抽到一张红心牌,第二次再抽到红心牌的概率就会受到第一次抽到红心牌的结果影响。

在实际问题中,事件的非独立性也有着重要的应用。

例如,在风险管理和金融领域,我们经常需要考虑事件之间的相关性,以提前识别风险并采取相应的措施。

三、事件独立性和非独立性的意义事件的独立性和非独立性对于概率计算和统计推断具有重要的意义。

通过了解事件之间的关系,我们可以更准确地估计事件发生的概率,做出相应的决策。

当事件是独立的时候,我们可以简单地将不同事件发生的概率相乘,得到复杂事件的概率。

这在概率计算中非常有用,可以大大减少计算的复杂度。

第4讲(事件的独立性与独立重复试验)

第4讲(事件的独立性与独立重复试验)

C CC P ( B0 ) , P( B1 ) 3 , C C100 3 C C C4 P ( B2 ) , P( B3 ) 3 . C C100 因三次测试相互独立,故 P(A|B0)=0.993, P(A|B1)=0.992(1-0.95), P(A|B2)=0.99(1-0.95)2, P(A|B3)= (1-0.95)3. 由全概率公式, 得
由乘法公式知,当事件A与B独立时,有
P(AB)= P(A) P(B|A) = P(A) P(B).
用 P(AB)=P(A) P(B) 刻画独立性,比用 P(A|B) = P(A) 或 P(B|A) = P(B) 更好.

不受 P(B)>0 或 P(A)>0 的制约; 反映了事件A与 B的对等性.

设为Pn (k ),
则Pn (k ) C p (1 p)
k n k
n k
, k 0,1,2,, n.
在独立重复试验中,小概率事件必然 发生——小概率原理.
例4(小概率原理)设 随机试验中事件 A 发生的概率为 ( 0 ) ,
证明:不论 多么小,当我们不断地 重复 做该试验时, A迟早发生的概率为1.
成立,则称 n个事件A1, A2, …,An 相互独立. 若从n个事件A1, A2, …,An中任取k(k≥2)个 事件都有事件积的概率等于概率的乘积, 称 A1, A2, …,An相互独立.
多个相互独立事件具有如下性质: ◎ 若事件A1, A2, …, An相互独立,则其中任意 k 个事件 Ai , Ai , Ai 也相互独立;
1 2 k
◎ 若事件A1, A2, …, An相互独立,则B1, B2, …, Bn也相互独立,其中 Bi 或为Ai ,或为Āi , i=1, 2, …, n .

湖南大学事件的独立性课件

湖南大学事件的独立性课件

= 1− 0.4n > 0.99 −

(0.4) < 0.01,
n
解之得,
ln0.01 n> ≈ 5.026 . ln0.4
概率论与数理统计
3 验 一 例 要 收 批(100件) 乐 . 验 方 如 :自 器 收 案 下 批 器 随 地 该 乐 中 机 取3 件 试( 设3 件 器 测 测 乐 的 试 相 独 的 是 互 立 ) ,如 3 件 至 有 件 测 中 果 中 少 一 在 试 认 音 不 被 为 色 纯 , 则 批 器 被 绝 收. 设 这 乐 就 拒 接 一 件 色 纯 乐 经 试 出 为 色 纯 概 音 不 的 器 测 查 其 音 不 的 率 为0.95 ; 而 件 色 的 器 测 被 认 不 一 音 纯 乐 经 试 误 为 纯 概 为 的 率 0.01. 如 已 这100 件 器 恰 4 件 果 知 乐 中 有 是 色 纯 音 不 的.试 这 乐 被 收 概 是 少 问 批 器 接 的 率 多 ?
概率论与数理统计
请问:如图的两个事件是独立的吗? 请问:如图的两个事件是独立的吗? 我们来计算: 我们来计算:
A
P(AB)=0
而P(A) ≠0, P(B) ≠0
B

P(AB) ≠ P(A)P(B)
B不独立 故 A、B不独立 互斥, 不独立. 即 若A、B互斥,且P(A)>0, P(B)>0,则A与B不独立 互斥 则 与 不独立 反之, 独立, 反之,若A与B独立,且P(A)>0,P(B)>0,则A 、B不互 与 独立 则 不互 斥.
称 事 B C 两 独 的 件 则 三 件 A、 、 为 两 立 事 .
A B C 两两独立时,等式 当事件 、 、 P( ABC) = P( A)P( B)P(C)

1.4。事件的独立性

1.4。事件的独立性

即A1 ,A2 ,A3两两独立

但P(A1 A2 A3)=1/4
P(A1)P(A2)P(A3)=1/8
从而A1 ,A2 ,A3不相互独立
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例3 设Ω={1,2,3,4,5,6,7,8},A={1,2,3,4,},B={1,5,6,7}, C={1,4,5,8}, 则 但 P(A)=P(B)=P(C)=4/8=1/2 P(ABC)=1/8=P(A)P(B)P(C) P(AB)=1/8≠P(A)P(B)
3) 若P(A)>0,P(B)>0,则A,B相互独立,与A,B互不相 容,不能同时成立。
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例1 抛甲,乙两枚硬币,观察正反面出现的情况。设事件A 为“甲币出现H”,事件B为“乙币出现H”。试讨论事件A,B的 独立性。
解: Ω={HH,HT,TH,TT}
A={HH,HT} B={HH,TH} P(A)=1/2 P(B)=1/2
P(AB)=1/4= P(A)P(B)
所以 事件A,B相互独立
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(二)、独立事件的性质 1、对于任意事件A,A与事件Ω独立,A与Φ独立。 2、如果事件A与事件B相互独立,则A与 BC, AC与B 和 AC与 BC也相互独立 3、如果A与Bi(i=1,2, …,n)相互独立,且BiBj=Φ(i≠j)
2 3 n Cn Cn ... Cn 2n n 1个
(3)
2)由定义3知:若A1,A2,…,An相互独立,则它们 之中任意m(2≤m≤n)个事件也一定相互独立,反之则不一 定。
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定义 设 A , B 为两事件,若 P ( B | A) P ( B ) (1)
2
则称事件 B 关于事件 A 是独立的 定理 设A,B是 两个随机事件,若P(A)>0, 则事件B关于事件A独立的充要条件是 P(AB)=P(A)P(B) (2)
推论 若 P( A) 0, P( B) 0, 则“事件 A 关于 事件 B 独立”当且仅当 “事件 A 关于 事件 B 独立” 由以上推论可知 两事件 A 与 B 间的独立 性是相互的,此时我们说A与B 是相互独 立的。 注:“事件 A 与 事件 B 相互独立”和“事 件 A 与 事件 B 互不相容”是两个不同的
在实际应用中,往往根据问题的实际意义 去判断两事件是否独立. 例如 甲、乙两人向同一目标射击,记 A={甲命中}, B={乙命中},A与B是否独立? 由于“甲命中”并不影响“乙命中”的 概率,故认为A、B独立 .
(即一事件发生与否并不影响另一事件发生 的概率)
又如:一批产品共n件,从中抽取2件,设 Ai={第i件是合格品} i=1,2
前面我们看到独立与互斥的区别和联系, 再请你做个小练习. 设A、B为互斥事件,且P(A)>0,P(B)>0, 下面四个结论中,正确的是: 1. P(B|A)>0 2. P(A|B)=P(A) 3. P(A|B)=0 4. P(AB)=P(A)P(B) 设A、B为独立事件,且P(A)>0,P(B)>0, 下面四个结论中,正确的是:
2 2
P ( S2 ) P[( A1 B1 ) ( A2 B2 )]
P ( Ai Bi )
i 1 2
2 p p
2 2
2 2
p (2 p) p (2 p )
2 2
P( S 2 ) P( S1 )
说明系统 S2 比系统 S1 有效。
说明事件A、B独立.
前面我们是根据两事件独立的定义作 出结论的,也可以通过计算条件概率去做:
从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,记 A={抽到K}, B={抽到的牌是黑色的} 则 由于 P(A)=1/13, P(A|B)=2/26=1/13
P(A)= P(A|B), 说明事件A、B独立. 在实际应用中, 往往根据问题的实际意 义去判断两事件是否独立.
设需要 n 门炮。
B “飞机被击落”
P( B) 1 P( A 1 A2 A n ) 1 P( A 1 A2 A n )
1 P( A 1) P( A2 ) P( A n ) 1 0.4n 0.99
lg 0.01 n 5.06 lg 0.04
第四讲
事件的独立性
1
一、两个事件的独立性
例1 已知袋中有5只红球, 3只白球.从袋中 有放回地取球两次,设第 i 次取得白球为 事件 Ai ( i =1, 2 ) . 求 P( A1 ) , P( A2 ) , P( A2 A1 ) , P( A2 A1 ) , 解 P( A1 ) 3 / 8 P( A2 ) , P( A2 A1 ) 3 / 8 ,
P( A) P( B) P(C ) 1 / 2 P( AB) P( BC ) P(CA) 1 / 4 P( A) P( B) P( B) P(C ) P(C ) P( A) 但 P( ABC ) 0 1 / 8 P( A) P( B) P(C )
则 本例说明 不能由 A, B, C 两两独立 A, B, C 相互独立
100 i 1 100
P( A) 1 1 P( Ai ) 1 (1 0.004)
i 1
100
0.33
若Bn 表示 n 个人的血清混合液中含有肝 炎病毒,则
P( Bn ) 1 (1 ) ,
n
0 1
lim P( Bn ) 1
n
n 1,2,
定义 n 个事件 A1, A2, …, An 相互独立 是指下面的关系式同时成立
P( Ai Aj ) P( Ai ) P( Aj ), 1 i j n
P( Ai Aj Ak ) P( Ai ) P( Aj ) P( Ak ), 1 i j k n
P( A1 A2 An ) P( A1 ) P( A2 ) P( An )

P( RW ) P( R) P(W )
P (WY ) P (W ) P (Y ) P ( RY ) P ( R ) P (Y )
本例说明不能由关系式(2)推出关系式(1)
例4 随机投掷编号为 1 与 2 的两个骰子 事件 A 表示1号骰子向上一面出现奇数 B 表示2号骰子向上一面出现奇数 C 表示两骰子出现的点数之和为奇数
将八面体向上抛掷一次, 观察向下一面 出现的颜色。 R 红色 设事件 W 白色 Y 黄色

3 1 P( RW ) , P(WY ) P( RY ) 8 8 1 P( RWY ) P( R) P(W ) P(Y )
8
4 1 P( R) P(W ) P(Y ) 8 2
1 (1 P( Ai ))
n
i 1
若设n个独立事件 A1 , A2 ,„, An 发生的概率 分别为 p1 ,, pn , 则“ A1 , A2 ,„, An 至少有一个发生”的概率为 P(A1+…+An) =1- (1-p1 ) …(1-pn ) 类似可以得出:
“ A1 , A2 ,„, An 至少有一个不发生”的概率为
A1
A2 B2 A2 B2
S1:
B1
A1
S2:
B1
A1
A2 B2
S1:
B1
P ( S1 ) P ( A1 A2 B1 B2 )
P ( A1 A2 ) P ( B1 B2 ) P ( A1 A2 B1 B2 )
2 p p p (2 p )
2 4 2 2
P ( Ai Bi ) P ( Ai ) P ( Bi ) P ( Ai Bi ) p p p 2p p
常由实际问题的意义 判断事件的独立性
利用独立事件的性质 计算其并事件的概率 若 A1, A2, …, An 相互独立, 则
P ( Ai ) 1 (1 P( Ai ))
i 1
i 1
n
n
P( Ai ) P( A1 A2 An )
i 1
n
1 P( A1 A2 An ) n 1 P( A1 A2 An ) 1 P( Ai )
P( AB) P( AC ) P( ABC )
P( A )P( B) P(C ) P( BC )
P( A ) P( B C )
若 n 个事件 A1, A2, …, An 相互独立,将这
n 个事件任意分成 k 组,同一个事件不能 同时属于两个不同的组,则对每组的事件 进行求和、积、差、对立等运算所得到 的 k 个事件也相互独立.
1. P(B|A)>0 3. P(A|B)=0
2. P(A|B)=P(A) 4. P(AB)=0
两事件相互独立的性质
四对事件
A, B; A, B ; A , B; A , B
任何一对相互独立,则其它三对也相互独立 试证其一 A, B 独立 A, B 独立 事实上

P( AB) P( A AB) P( A) P( AB)
0.4 0.01
n
故至少需要 6门炮才能以 0.99 的把握击中飞机。
例8
系统的可靠性问题
一个元件(或系统)能正常工作的概率称为 元件(或系统)的可靠性 系统由元件组成,常见的元件连接方式: 串联
1 1
2
并联
2

两系统都是由 4 个元件组成,每个元件 正常工作的概率为 p , 每个元件是否正常工 作相互独立.两系统的连接方式如下图所示, 比较两系统的可靠性.
即: 若A、B互斥,且P(A)>0, P(B)>0, 则A与B不独立.
反之,若A与B独立,且P(A)>0,P(B)>0, 则A 、B不互斥.
问:能否在样本空间S中找两个事件,它们 既相互独立又互斥?
这两个事件就是 S和
S
s P( S) =P( )P(S)=0
与S独立且互斥
不难发现, 与任何事件都独立.
定义
设 A , B 为两事件,若
P( AB) P( A) P( B)
则称事件 A 与事件 B 相互独立
例2 从一副不含大小王的扑克牌中任取一 张,记 A={抽到K}, B={抽到的牌是黑色的}
问事件A、B是否独立? 解: 由于 P(A)=4/52=1/13, P(B)=26/52=1/2 P(AB)=2/52=1/26 可见, P(AB)=P(A)P(B)
P( A2 A1 ) 3 / 8 ,
P( A2 A1 ) P( A2 ) P( A2 A1 )
事件 A1 发生与否对 A2 发生的概率没有影 响可视为事件A2关于A1 是独立的。
P( A1 A2 ) P( A1 ) P( A2 A1 ) P( A1 ) P( A2 ) (3 / 8)
若抽取是有放回的, 则A1与A2独立. 因为第二次抽取的结果
不受第一次抽取的影响.
若抽取是无放回的,则A1 与A2不独立.
因为第二次抽取的结果受到 第一次抽取的影响.
请问:如图的两个事件是独立的吗? 我们来计算: P(AB)=0
A
B
而P(A) ≠0, P(B) ≠0 即 P(AB) ≠ P(A)P(B) 故 A、B不独立
—— 不能忽视小概率事件, 小概率事件迟早要发生 小概率事件
若P(A) 0.01 , 则称A为小概率事件.
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