05概率论与数理统计 第五节 事件的独立性

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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。

茆诗松概率论与数理统计教程

茆诗松概率论与数理统计教程

例二. 设有两门高射炮, 每一门击中飞机的概率都 是0.6, 求同时射击一发炮弹能击中飞机的概率. 若欲以99%的概率击中飞机, 求至少需要多少 门高射炮同时射击.
解: 令事件A={飞机被击中}, 事件Ai={第i门炮击中飞机}
P( A) P( A1 A2 ) P( A1 ) P( A2 ) P( A1 A2 )
2. 多个事件的独立性
对于有限个事件的独立性, 我们有下列相应的定义: 定义: 对随机试验中的n个事件A1,…, An, 若对任意k
(2≤k≤n) 及任意i1,…,ik,(1≤i1<i2<…<ik≤n)满足
P(Ai1Ai2…Aik)=P(Ai1)P(Ai2)…P(Aik),
则称事件Ai1 , Ai2 ,… ,Aik相互独立.
为什么呢???
我们举两个反例说明.
反例一:
推不出
例如: 若样本空间S {e1, e2 , e3 , e4 },令事件 A1 {e1, e2 }, A2 {e1, e3 }, A3 {e1, e4 }
反例二:
推不出
例 如: 若 样 本 空 间S {(i, j) : i, j 1,2, ,6},令 A1 {(i, j) : j 1,2,5}, A2 {(i, j) : j 4,5,6}, A3 {(i, j) : i j 9}
独立性
P( A1 ) P( A2 ) P( A1 )P( A2 ) 0.6 0.6 0.36 0.84
设有n门炮同时射击.
因A的情形很多, 我们考虑A的对立事件A
P( A) 1 P( A) 1 P( A1 A2 An )
独立性
1 P( A1 )P( A2 ) P( An ) 1 0.4n 0.99

《事件的独立性》 讲义

《事件的独立性》 讲义

《事件的独立性》讲义在我们的日常生活和各种学科领域中,经常会遇到对事件发生可能性的探讨。

而其中一个重要的概念就是事件的独立性。

理解事件的独立性对于我们准确地分析和预测各种情况都具有关键意义。

首先,我们来明确一下什么是事件的独立性。

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,同时事件 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,假设我们抛一枚硬币,正面朝上记为事件 A,抛一次骰子,点数为 6 记为事件 B。

这两个事件就是相互独立的。

因为抛硬币的结果不会影响抛骰子出现 6 点的概率,反之亦然。

那么如何判断两个事件是否独立呢?这就需要用到概率的计算。

如果 P(A|B) = P(A) 且 P(B|A) = P(B),其中 P(A|B) 表示在事件 B 发生的条件下事件 A 发生的概率,P(B|A) 表示在事件 A 发生的条件下事件 B 发生的概率,那么事件 A 和事件 B 就是独立的。

再深入一些,对于多个事件的独立性,情况会稍微复杂一些。

如果对于三个事件 A、B、C,如果它们两两独立,并且 P(ABC) =P(A)P(B)P(C),那么这三个事件相互独立。

事件的独立性在实际应用中有很多例子。

比如在抽奖活动中,每次抽奖的结果通常是相互独立的。

不管前面的人是否中奖,后面的人中奖的概率都不会受到影响。

在统计学和概率论的研究中,事件的独立性也是一个基础且重要的概念。

通过判断事件的独立性,我们可以简化概率的计算,更准确地分析数据和预测结果。

另外,在一些复杂的系统中,例如通信系统、金融市场等,事件的独立性假设可以帮助我们建立模型和进行分析。

但需要注意的是,在实际情况中,完全独立的事件并不总是普遍存在的。

很多时候,事件之间可能存在着某种隐藏的关联或者相互影响。

例如,在股市中,一只股票的价格变动可能会受到宏观经济形势、行业发展、公司内部管理等多种因素的影响。

概率论与数理统计:随机变量的独立性

概率论与数理统计:随机变量的独立性

随机变量的独立性事件A 与B 独立的定义是:若)()()PAB P A P B =则称事件A 与B 相互独立 。

借助于两个随机事件的相互独立的概念,引入随机变量的相互独立一、随机变量相互独立的概念1、定义{,}{}{}P X x Y y P X x P Y y ≤≤=≤⋅≤,则称随机变量,X Y 相互独立. 说明(1)X Y 如果随机变量与相互独立,则由 ()()(),X Y F x y F x F y =可知二维随机变量(),X Y 的联合分布函数(),F x y 可由其边缘分布函数()X F x ,()Y F y 唯一确定(2)X Y 随机变量与相互独立,实际上是指:对任意的x y ,,随机事件{}X x ≤与{}Y y ≤相互独立.二、离散型随机变量的相互独立的充要条件 如果(,)X Y 是二维离散型随机变量,其概率分布及边缘概率分布分别为{}ij i j p P X x Y y ===,,{}i i p P X x ⋅==()12i =,,{}j j p P Y y ⋅==()12j =,,,则随机变量X 和Y 相互独立的充分必要条件是:对(,)X Y 的所有可能取值(,)i j x y 均有{}{}{}i j i j P X x Y y P X x P Y y ====⋅=,,,1,2,i j =即.ij i j p p p =,,1,2,i j =例1:设二维随机变量(,)X Y 的联合概率分布为解:X Y 由表,可得随机变量与的边缘分布律为 由{}1129P X Y ===,{}{}12P X P Y ===1139α⎛⎫=⋅+ ⎪⎝⎭29α=得 又由{}11318P X Y ===,{}{}13P X P Y ===11318β⎛⎫=⋅+ ⎪⎝⎭2199αβ==而当,时,联合概率分布,边缘概率分布为 三、连续型随机变量相互独立的充要条件 如果()X Y ,是二维连续型随机变量,其概率密度函数(,)f x y 及边缘概率密度函数()X f x 和()Y f y 在xoy 面上除个别点及个别曲线外均连续时,随机变量X 和Y 相互独立的充分必要条件是:在(,)f x y ,()X f x ,()Y f y 的连续点处都有例2:设随机变量),(Y X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<=-.,0;0,),(其它y x e y x f y 求(1)X 与Y 的边缘概率密度, (2)判断X 与Y 是否相互独立; 解 (1) ,),()(⎰+∞∞-=dy y x f x f X ,+∞<<-∞x 当0≤x 时,,0)(=x f X当0>x 时,,)(x x y X e dy e x f -+∞-==⎰ 所以,0,00,)(⎩⎨⎧≤>=-x x e x f x X 类似可得.0,00,)(⎩⎨⎧≤>=-y y ye y f y Y 由于当y x <<0时, ),()()(y x f y f x f Y X ≠⋅, 故X 与Y 不相互独立.。

知识点概率与统计中的事件独立性

知识点概率与统计中的事件独立性

知识点概率与统计中的事件独立性知识点:概率与统计中的事件独立性事件独立性是概率与统计中的一个重要概念,指的是两个或多个事件之间的发生与否互不影响、相互独立的性质。

在实际问题中,对事件独立性的判断和运用是非常常见的。

一、事件独立性的定义和性质在概率与统计中,如果两个事件A和B满足以下条件,即当事件A 发生与否并不影响事件B的概率时,称事件A与B是独立事件。

具体而言,事件A与B的独立性可表述为:P(A∩B) = P(A) × P(B)其中,P(A)表示事件A发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率,P(A∩B)表示事件A与事件B同时发生的概率。

根据事件独立性的定义,可以得出以下性质:1. 事件A与自身是独立的,即P(A∩A) = P(A) × P(A),即事件A发生与否不影响事件A本身的概率。

2. 如果事件A与事件B独立,那么事件A的补事件与事件B也是独立的,即P(A'∩B) = P(A') × P(B)。

3. 如果事件A与事件B独立,那么事件A与事件B的补事件也独立,即P(A∩B') = P(A) × P(B')。

二、事件独立性的判断在实际问题中,如何判断两个事件是否独立是一个重要的问题。

通常可以通过以下两种方式进行判断。

1. 通过已知概率判断:如果已知事件A和事件B的概率,可以通过计算P(A∩B)和P(A) × P(B)来判断两者是否相等。

如果相等,则事件A与事件B是独立的;如果不相等,则事件A与事件B不是独立的。

2. 通过条件概率判断:根据条件概率的定义,如果已知事件A和事件B的条件概率P(A|B)和P(B|A),可以通过比较P(A|B)和P(A)以及P(B|A)和P(B)的大小关系来判断事件A与事件B的独立性。

如果条件概率与边际概率相等,则事件A与事件B是独立的;如果条件概率与边际概率不相等,则事件A与事件B不是独立的。

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事件独立性是概率论和统计学中一个基本概念,用于描述两个或多个事件之间是否相互独立发生的性质。

在概率论和统计学中,研究事件独立性对于理解随机性事件的关系和推断未知信息具有重要意义。

本文将介绍概率与统计中的事件独立性的定义、性质和应用。

一、定义在概率论中,两个事件A和B是相互独立的,当且仅当事件A的发生与B的发生是相互无关的,即事件A的发生不会影响事件B的发生概率,记作P(A∩B) = P(A)P(B)。

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

如果P(A∩B) ≠ P(A)P(B),则事件A和B是不独立的。

二、性质事件独立性具有以下性质:1. 互逆性:若事件A和B独立,则事件B和A也独立。

2. 自反性:事件A与自身独立,即P(A∩A) = P(A)P(A) = P(A)。

3. 不交性:对于任意事件A和B,若A与B互不相容(即A∩B=∅),则A和B不独立。

4. 幂等性:若事件A和事件B独立,那么事件A和事件B的补集(A'和B')也独立。

三、应用事件独立性在概率论和统计学中有广泛的应用,例如:1. 加法法则与乘法定理:事件独立性是加法法则和乘法定理的重要前提。

根据加法法则,对于互不相容的事件A和B,其联合概率可以表示为P(A∪B) = P(A) + P(B)。

而乘法定理则利用了独立事件的特性,通过P(A∩B) = P(A)P(B)计算联合概率。

2. 条件独立性:条件独立性指的是在给定某一事件的条件下,其他事件之间是否独立。

例如,对于事件A、B和C,若事件A和B独立,且事件C与A的发生与否无关,那么事件C与B也独立。

3. 贝叶斯定理:贝叶斯定理利用了事件独立性的概念,通过P(A|B) = P(B|A)P(A) / P(B)计算后验概率。

其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率。

4. 统计推断:在统计学中,独立性的概念也广泛应用于构建统计模型和进行推断。

概率与统计中的事件独立性与条件概率

概率与统计中的事件独立性与条件概率

概率与统计中的事件独立性与条件概率概率与统计是数学中的一个重要分支,用于研究随机现象和不确定性问题。

在概率与统计的基础概念中,事件的独立性与条件概率是两个核心概念。

本文将对这两个概念进行详细解释,并探讨它们在实际问题中的应用。

一、事件的独立性在概率与统计中,事件的独立性是指两个或多个事件之间的关联程度。

如果两个事件A和B相互独立,意味着事件A的发生与否不会对事件B的发生概率产生影响,反之亦然。

换句话说,事件A和B的发生概率是相互独立的,它们之间不存在任何关联。

为了判断两个事件A和B是否相互独立,可以通过下列公式进行计算:P(A∩B) = P(A) × P(B)其中,P(A∩B)表示事件A和B同时发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和B发生的概率。

如果上式成立,则事件A和B相互独立;如果不成立,则事件A和B不相互独立。

事件的独立性在实际问题中具有广泛的应用。

例如,假设有一批产品,每个产品的质量合格的概率为0.9。

如果从该批产品中随机选取两个产品,事件A表示第一个产品质量合格,事件B表示第二个产品质量合格。

根据事件的独立性,我们可以通过计算概率来判断同时选中两个质量合格产品的概率。

二、条件概率条件概率是指在已知某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。

条件概率通常用P(B|A)表示,其中P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。

条件概率的计算公式为:P(B|A) = P(A∩B) / P(A)其中,P(A∩B)表示事件A和B同时发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率。

通过计算条件概率,我们可以得出在某种条件下发生某个事件的概率。

条件概率在实际问题中非常有用。

例如,假设有一个班级,其中40%的学生会参加音乐比赛,30%的学生参加体育比赛。

如果我们知道某个学生参加了音乐比赛,那么他参加体育比赛的概率是多少?根据条件概率的计算公式,我们可以得出这个概率。

三、事件独立性与条件概率的关系事件的独立性与条件概率密切相关。

概率论与数理统计第5讲

概率论与数理统计第5讲
19
类似地, "A1,A2,,An至少有一个不发生" 的概率为
P ( A1 A2 An ) = 1 − p1 p2 pn .
20
例3 加工某一零件共需经过四道工序, 设 第一,二,三,四道工序的次品率分别是 2%,3%,5%,3%, 假定各道工序是互不影响 的, 求加工出来的零件的次品率.
8
例如, 甲,乙两人向同一目标射击, 记事件 A={甲命中}, B={乙命中}, 因"甲命中"并 不影响"乙命中"的概率, 故A,B独立. 又如, 一批产品共n件, 从中抽取2件, 设事 件Ai={第i件是合格品},(i=1,2). 若取是有 放回的, 则A1与A2独立. 因第二次抽取的 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.
6
例1 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? 解一 利用定义判断. 由 4 1 26 1 P( A = ) = , P( B = ) = , 52 13 52 2 2 1 P ( AB = ) = 52 26 得到P(AB)=P(A)P(B), 故事件A,B独立.
25
P (C D E ) = 1 − P (C ) P ( D ) P ( E ) = 0.973
例5 甲,乙两人进行乒乓球比赛, 每局甲胜 的概率为p, p≥1/2. 问对甲而言, 采用三局 二胜制有利, 还是采用五局三胜制有利. 设各局胜负相互独立. 解: 采用三局二胜制, 甲最终获胜, 其胜 局的情况是:“甲甲”,或“乙甲甲”或“甲乙 甲”. 而这三种结局互不相容, 于是由独立 性得甲最终获胜的概率为 p1=p2+2p2(1−p)

概率论与数理统计(事件的独立性)

概率论与数理统计(事件的独立性)


P(B)P(C P( A)P(C
) )

1
4 1
4
, ,
则三事件 A, B, C 两两独立.
由于P( ABC ) 1 1 P( A)P(B)P(C ), 48
因此 A,B,C 不相互独立.
1.6.1 事件的独立性
另一个反例(略) 【例1.21】设一口袋中有100个球,其中有7个是 红的,25个是黄的,24个是黄蓝两色的,1个是红 黄蓝三色的,其余43个是无色的.现从中任取一 个球,以A、B、C分别表示取得的球有红色的、 有黄色的、有蓝色的事件.
当A,B之一为Ф时,
P(AB) = P(A)P(B)与A∩B = Ф同时成立,即独立
与互不相容并存.
两事件相互独立 P( AB) P( A)P(B) 二者之间没
两事件互不相容 AB
有必然联系
1.6.1 事件的独立性
【例1.19】证明若事件A与B相互独立,则下列各 对事件也相互独立: A与 B,B与 A ,A 与 B
可以认为诸Ai是相互独立的,从而诸Ai 也是相互独
立的,且 P( Ai ) 1 0.004 0.996,
则要求的概率为
100
100
P( Ai ) 1 P( Ai )
i1
i1
100
1 P( Ai ) 1 0.996100 0.33
i 1
1.6.1 事件的独立性
例如 掷n枚硬币,从一大批产品中抽查n个产品等, 都是n重独立重复试验.
1.6.1 试验的独立性
在重伯努利试验中,若事件A在每次试验中发 生的概率均为P(A) = p,(0 < p < 1),那么,事件A发 生k (k=1,2,…,n)次的概率pk是多少呢?

概率论与数理统计:事件的独立性与相关性.ppt

概率论与数理统计:事件的独立性与相关性.ppt

例5 甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击, 三人 击中的概率分别为 0.4, 0.5, 0.7, 飞机被一人击中 而被击落的概率为0.2 ,被两人击中而被击落的概 率为 0.6 , 若三人都击中飞机必定被击落, 求飞机 被击落的概率.
解 设 Ai 表示有 i 个人击中飞机, A, B, C 分别表示甲、乙、丙击中飞机 ,
系统由元件组成,常见的元件连接方式:
串联 并联
1
2
1
2
例6 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.如图所示,设有 4 个独立 工作的元件1,2,3,4 按先串联再并联的方式联结 ( 称为串并联系统) ,设第 i 个元件的可靠性为 pi ( i 1,2,3,4). 试求系统的可靠性.
证明 不妨设A.B独立,则
P( AB ) P( A B ) P( A ) P( AB ) P( A ) P( A )P( B ) P( A )(1 P( B )) P( A )P( B )
其他类似可证. 注意: 判断事件的独立性一般有两种方法:
① 由定义判断,是否满足公式; ② 由问题的性质从直观上去判断.
有必然联系
AB
推论1: A.B为两个事件,若P(A)>0, 则A与B独立等价于P(B|A)=P(B). 若P(B)>0, 则A与B独立等价于P(A|B)=P(A).
证明:A.B独立<=>P(AB)=P(A)P(B|A)=P(A)P(B)
<=>P(B|A)=P(B)
推论2:在 A与 B, 与A B,A与 ,B与 A这四B 对事件中, 若有一对独立,则另外三对也相互独立。
第五节 事件的独立性与相关性
一、两个事件的独立性与相关性 二、有限个事件的独立性 三、相互独立事件的性质 四、Bernoulli概型 五、小结

概率论与数理统计的独立性与条件概率研究

概率论与数理统计的独立性与条件概率研究

概率论与数理统计的独立性与条件概率研究概率论与数理统计是数学中的重要分支,它们的研究对象是随机事件和随机变量,通过对事件和变量的概率分布进行研究,可以揭示出事件和变量之间的规律。

在概率论与数理统计的研究中,独立性和条件概率是两个重要的概念。

首先,我们来探讨概率论与数理统计中的独立性。

独立性是指两个或多个事件之间的发生与否不相互影响。

在概率论中,如果事件A和事件B是独立的,那么它们的联合概率等于各自概率的乘积。

换句话说,P(A∩B) = P(A) * P(B)。

这个公式可以用来计算两个独立事件同时发生的概率。

独立性在实际生活中有很多应用。

例如,假设有一批产品,每个产品的质量是否合格是一个独立事件。

如果每个产品合格的概率是0.9,那么同时有两个产品合格的概率就是0.9 * 0.9 = 0.81。

这个概率可以帮助我们评估产品质量的可靠性。

然而,并不是所有的事件都是独立的。

有些事件之间存在一定的关联关系,这就引出了条件概率的概念。

条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。

在概率论与数理统计中,条件概率可以用来计算事件之间的依赖关系。

条件概率的计算方法是通过已知条件来确定事件发生的概率。

假设事件A和事件B之间存在依赖关系,那么在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率可以表示为P(A|B)。

根据概率的定义,P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。

这个公式可以用来计算在已知事件B发生的情况下,事件A同时发生的概率。

条件概率在实际中也有广泛的应用。

例如,在医学诊断中,医生需要根据病人的症状和检查结果来判断病人是否患有某种疾病。

这时,医生会根据已知的症状和检查结果计算疾病的概率,以帮助做出正确的诊断。

除了独立性和条件概率,概率论与数理统计还包括其他重要的概念和方法,如随机变量、概率分布、期望值等等。

这些概念和方法在现代科学和工程领域中有广泛的应用。

例如,在金融领域中,概率论与数理统计可以用来对股票价格的波动进行建模和预测,以帮助投资者做出决策。

概率与统计的事件独立性与相关性的判断

概率与统计的事件独立性与相关性的判断

概率与统计的事件独立性与相关性的判断在概率与统计学领域中,事件的独立性与相关性是两个重要的概念。

独立性指的是事件之间的发生没有相互影响,而相关性则表示事件之间存在某种程度的关联。

正确地判断事件的独立性与相关性对于进行合理的数据分析和决策具有重要意义。

本文将介绍如何准确地判断事件的独立性与相关性,以及它们在实际问题中的应用。

首先,我们先来了解两个事件的独立性。

当两个事件A和B相互独立时,事件A的发生与否不会对事件B的发生产生影响,反之亦然。

以掷硬币为例,事件A表示第一次掷得正面朝上,事件B表示第二次掷得正面朝上。

假设我们连续掷两次硬币,并记录下每次掷得的结果。

如果第一次掷得正面朝上并不会影响第二次掷得的结果,那么我们可以认为事件A和事件B是独立事件。

统计学中,我们可以使用条件概率来判断事件的独立性,即P(A|B) = P(A)和P(B|A) = P(B)。

其次,我们来探讨事件之间的相关性。

相关性指的是事件之间存在某种程度的关联,即一个事件的发生与否会对另一个事件的发生产生影响。

在统计学中,我们使用相关系数来度量事件之间的关联程度。

常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。

皮尔逊相关系数一般用于衡量两个连续变量之间的线性关系,而斯皮尔曼等级相关系数则可以用于衡量两个变量之间的任意关系。

相关系数的取值范围为-1到1之间,绝对值越接近1,则表示相关性越强。

在实际问题中,如何准确地判断事件的独立性与相关性非常重要。

一种常用的方法是通过样本数据对事件进行分析。

我们可以收集足够数量的数据,并进行统计分析,例如计算事件A和事件B的条件概率、相关系数等指标。

同时,我们还可以使用假设检验的方法来验证事件之间的独立性或相关性是否具有统计显著性。

通过对样本数据的分析和假设检验,可以得出对事件独立性与相关性的准确判断。

除了在统计学领域中的应用,对事件的独立性与相关性的判断在实际生活中也有广泛的应用。

例如,在金融领域中,研究投资组合中各个资产之间的相关性可以帮助投资者降低风险、优化资产配置;在医学研究中,判断患病与基因突变之间的相关性可以帮助科学家更好地理解疾病的发生机制,进而研发更有效的治疗方法等。

概率论与数理统计:事件的独立性与相关性.ppt

概率论与数理统计:事件的独立性与相关性.ppt

由于 P( ABC ) 1 1 P( A)P(B)P(C ), 48
因此 A,B,C 不相互独立.
三 相互独立事件的性质
性质1 如果 n 个事件 A1, A2,, An 相互独立,则 将其中任何 m(1 m n)个事件改为相应的对立事 件,形成新的 n 个事件仍然相互独立. 性质2 如果 n 个事件 A1, A2,, An 相互独立,则有
Ai (i =1,2,…,100 ).

100
A Ai
i 1
100
P(A) 1 1P(Ai ) i 1 1 (1 0.004)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 n 1,2,
lim
n
P
(
Bn
)
1
—— 不能忽视小概率事件, 小概率事件迟早要发生
例5 甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击, 三人 击中的概率分别为 0.4, 0.5, 0.7, 飞机被一人击中 而被击落的概率为0.2 ,被两人击中而被击落的概 率为 0.6 , 若三人都击中飞机必定被击落, 求飞机 被击落的概率.
n
n
n
P( Ai ) 1 P( Ai ) 1 (1 P( Ai ))
i 1
i 1
i 1
例4 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
注意: 从直观上讲,n个事件相互独立就是其中任何一个 事件出现的概率不受其余一个或几个事件出现与否的 影响.
伯恩斯坦反例

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。

概率事件的独立性分析

 概率事件的独立性分析

概率事件的独立性是一个核心概念,在概率论和统计学中有广泛应用。

理解独立事件有助于我们更准确地分析复杂系统中的不确定性。

本文将详细探讨概率事件的独立性,包括其定义、性质、应用,以及在现实世界中的意义和局限性。

一、独立性的定义两个事件A和B如果满足以下条件,则称它们是独立的:P(A ∩ B) = P(A) × P(B)其中,P(A ∩ B)表示事件A和B同时发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和B发生的概率。

这个定义直观的表达了独立性的含义:一个事件的发生不影响另一个事件的概率。

二、独立性的性质1. 交换性:如果A和B是独立的,那么B和A也是独立的。

这符合我们对独立性的直观理解,即独立关系不具有方向性。

2. 对称性:如果A和B是独立的,那么对于任何事件C,A和C独立的概率等于B和C独立的概率。

这意味着在独立关系中,一个事件与其他事件的独立性不依赖于其他特定事件。

3. 传递性:如果A和B独立,B和C独立,那么A和C也是独立的。

这个性质表明,独立性可以在事件之间传递,使得我们可以更方便地分析多个事件之间的独立关系。

三、独立性的应用1. 赌博游戏:在许多赌博游戏中,如掷骰子或抽取扑克牌,每次抽取都是独立的。

这意味着前一次的结果不会影响下一次的结果,从而保证了游戏的公平性。

2. 可靠性工程:在可靠性工程中,独立性概念用于评估系统的整体可靠性。

如果系统中的各个组件故障是相互独立的,那么整个系统的可靠性可以通过单个组件的可靠性来计算。

3. 统计分析:在统计分析中,独立性假设是许多统计模型的基础。

例如,在回归分析中,我们假设自变量和因变量之间的关系是独立的,以便更准确地预测因变量的值。

四、独立性与条件独立性条件独立性是两个事件在给定第三个事件的情况下相互独立。

即如果已知事件C发生,那么事件A和B的发生是独立的。

条件独立性的概念扩展了独立性的定义,使我们能够在更复杂的情境中分析事件之间的关系。

例如,在天气预报中,给定某个大气条件C(如高压系统),某地区明天是否下雨A和后天是否下雨B可能是条件独立的,即明天的雨水不会影响后天是否下雨,在给定的大气条件下。

概率论与数理统计1.5事件的独立性

概率论与数理统计1.5事件的独立性

概率论与数理统计1.5事件的独立性概率论与数理统计的概念"事件的独立性"是指事件A与事件B之间没有共同点或联系,A发生不会影响B的发生,反之亦然,只要当给定的概率分布,事件的独立性也可以用来衡量两个事件之间的联系程度。

在大多数情况下,来讨论两个事件之间的独立性,通常讨论其概率,比如A和B是独立的就意味着,如果每个事件发生的概率都是一样的,那么它们每一个发生的概率也是一样的,这也意味着A、B是特征独立的,它们各自发生的概率不受对方的影响;当对给定的概率分布,两个事件的独立性也可以用来衡量它们之间的联系程度,尤其是在检验它们之间是否有统计相关时,可以用两个独立的事件的概率比较,以确定两个事件的独立性,因而事件的独立性是统计概率理论中非常重要的概念,广泛应用于现实问题的推断和分析当中。

要想知道两个事件是否是独立的,一般通过比较他们的概率来确定,如果两个事件之间没有共同点,或者是它们之间没有关联,那么就可以用它们的概率相乘来验证其独立性。

例如,A和B的独立性可以按照P(A)*P(B)= P(A和B)来验证,即如果此式成立,则说明A与B是独立事件,反之则不是。

事件的独立性不但在单独的概率计算中用到,还可以用在计算多个条件概率和条件独立性,信息论和模式识别领域里,事件独立性也经常使用。

例如,在机器学习领域,特征独立性是重要的一项假设,其可以依据特征之间事件的独立性,通过构建朴素贝叶斯模型来识别和分类数据等。

总而言之,事件的独立性是概率论与数理统计中一个非常重要的概念,它是概率论的基本概念,广泛应用于现实中的推断分析中,使用了它可以方便的得出更准确的答案,也有利于更准确的预测,从而使得事件独立性得到充分发挥。

概率与统计中的事件独立性与互斥性的证明

概率与统计中的事件独立性与互斥性的证明

概率与统计中的事件独立性与互斥性的证明概率与统计是数学中重要的分支领域,其中涉及了事件的独立性与互斥性的概念与性质。

本文将简要讨论概率与统计中的事件独立性与互斥性,并给出相应的证明。

1. 事件的独立性概率与统计中,事件的独立性是指两个或多个事件之间的出现是否互相影响。

具体来说,若事件A的发生与否并不影响事件B的发生概率,反之亦然,则称事件A与事件B是相互独立的。

事件的独立性在实际生活中有着广泛的应用,例如掷骰子、抛硬币等场景。

下面我们来证明事件的独立性。

证明:令事件A和B为两个相互独立的事件。

根据事件的定义,我们可以得出以下两个概率公式:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)P(B|A) = P(A∩B) / P(A)如果事件A与事件B相互独立,那么P(A|B) = P(A)。

即事件B已经发生的前提下,事件A的概率与事件B发生前的概率是相等的。

同理,P(B|A) = P(B)。

这说明事件的独立性是互相的,即事件A与事件B 相互独立。

2. 事件的互斥性与独立性相对的是事件的互斥性,也称为互不相容性。

当两个事件A和B不能同时发生时,称其为互斥事件。

在概率与统计中,事件互斥性的性质常常用于描述事件之间相互排斥的关系。

下面我们给出事件互斥性的证明。

证明:令事件A和B为互斥事件。

根据事件的定义,我们可以得出以下概率公式:P(A) + P(B) = P(A∪B)如果事件A和B是互斥事件,那么A与B不能同时发生,因此其并集的概率P(A∪B)为每个事件发生的概率之和。

换言之,P(A) + P(B) = P(A∪B)。

这证明了事件A和B的互斥性。

综上所述,我们证明了概率与统计中的事件独立性与互斥性。

事件的独立性与互斥性是概率论和统计学中的重要概念,对于分析和解决实际问题具有重要意义。

在实际应用中,我们可以通过判断事件之间的独立性和互斥性来进行合理的概率计算和统计推断,从而更好地了解和解释事件的发生概率与关联性。

第一章第五节 独立性—概率论与数理统计(李长青)

第一章第五节 独立性—概率论与数理统计(李长青)
上式可以简化概率的计算.
例4 若每个人血清中含有肝炎病毒的概率为0.4%,
混合100个人的血清, 求此血清中含有肝炎病毒的概率.
解 以 Ai ( i = 1, 2, … , 100 ) 表示事件“第 i 个人的 血清含有肝炎病毒”, 我们可以认为诸 Ai 是相互独立的, 所求的概率为 P( A1 A2 A100 ), 由独立性可得
a 1 a a b a b 1
另外易知
P( A) P( BA) P( BA)
a (a 1) ba a (a b)(a b 1) (a b)(a b 1) a b
显然
P( A | B) P( A)
即事件 A 与事件 B 不是相互独立的.
P( A) P( A1 A2 An ) 1 P( A1Байду номын сангаас A2 An )
1 P( A1 A2 An ) 1 P( A1 ) P( A2 ) P( An )
1 (1 r ) n
结论: 对于并联系统, 元件越多, 系统的可靠性越大.
四、贝努利概型
Bk A1 A2 Ak Ak 1 An A1 A2 An k An k 1 An
上式右边的每一项表示在 n 次重复试验中,在某确定的
k 次试验中出现 A, 在另外 n–k 次试验中出现 A , 上式 右边一共有 Cnk 项, 而且两两互不相容. 由试验的独立性 及 P( Ai ) p, P( Ai ) 1 p q (i 1, 2,, n) 有
作E .
n
定理1.5 在 n 重贝努利试验 E n 中, 设 A 在各次试验 中发生的概率为 p(0 p 1), 记
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第五节 事件的独立性
教学目的 理解事件独立性的概念,掌握伯努利概型的计算方法。

教学重点 理解事件独立性的概念,掌握伯努利概型的计算方法。

教学难点 事件独立性的理解,伯努利概型的计算方法。

教学内容
在许多实际问题中,常会遇到两个事件中任何一个事件发生都不会对另一个事件发生的概率产生影响,此时,)()|(A P B A P =,故乘法公式写成()()(|)=()()P AB P B P A B P A P B =
一、 两个事件的独立性
定义1 若两事件A ,B 满足
)()()(B P A P AB P = (1)
则称A ,B 独立, 或称A ,B 相互独立.
注: 当0)(>A P ,0)(>B P 时, A ,B 相互独立与A ,B 互不相容不能同时成立. 但∅与S 既相互独立又互不相容(自证).
定理1 设A ,B 是两事件, 且0)(>A P ,若A ,B 相互独立, 则)()|(A P B A P =. 反之亦然.
定理2 设事件A ,B 相互独立,则下列各对事件也相互独立:
A 与
B ,A 与B ,A 与B .
例1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?
注:从例1可见, 判断事件的独立性, 可利用定义或通过计算条件概率来判断。

但在实际应用中, 常根据问题的实际意义去判断两事件是否独立.
二、有限个事件的独立性
定义2 设C B A ,,为三个事件, 若满足等式
),
()()()(),
()()(),()()(),
()()(C P B P A P ABC P C P B P BC P C P A P AC P B P A P AB P ==== 则称事件C B A ,,相互独立.
对n 个事件的独立性, 可类似写出其定义:
定义3 设n A A A ,,,21 是n 个事件, 若其中任意两个事件之间均相互独立, 则称n A A A ,,,21 两两独立.
相互独立性的性质
性质1 若事件n A A A ,,,21 )2(≥n 相互独立, 则其中任意)1(n k k ≤<个事件也相互独立;
由独立性定义可直接推出.
性质2 若n 个事件n A A A ,,,21 )2(≥n 相互独立, 则将n A A A ,,,21 中任意
)1(n m m ≤≤个事件换成它们的对立事件, 所得的n 个事件仍相互独立;
对2=n 时,定理2已作证明, 一般情况可利用数学归纳法证之,此处略.
注:设n A A A ,,,21 是n )2(≥n 个随机事件,则
n A A A ,,,21 相互独立 ←/→
n A A A ,,,21 两两独立.
即相互独立性是比两两独立性更强的性质,
例2 已知甲、乙两袋中分别装有编号为1, 2, 3, 4的四个球. 今从甲、乙两袋中各取出一球, 设=A {从甲袋中取出的是偶数号球}, =B {从乙袋中取出的是奇数号球}, =C {从两袋中取出的都是偶数号球或都是奇数号球}, 试证C B A ,,两两独立但不相互独立.
例3如图是一个串并联电路系统.H G F E D C B A ,,,,,,,都是电路中的元件。

它们下方的数字是它们各自正常工作的概率, 求电路系统的可靠性。

例4甲, 乙两人进行乒乓球比赛, 每局甲胜的概率为p ,p ≥1/2. 问对甲而言,采用三局二胜制有利, 还是采用五局三胜制有利. 设各局胜负相互独立.
三、伯努利概型
设随机试验只有两种可能的结果: 事件A 发生(记为A ) 或 事件A 不发生(记为A ), 则称这样的试验为伯努利(Bermourlli)试验. 设
),10(,1)(,)(<<-==p p A P p A P
将伯努利试验独立地重复进行n 次, 称这一串重复的独立试验为n 重伯努利试验, 或简称为伯努利概型.
注: n 重伯努利试验是一种很重要的数学模型, 在实际问题中具有广泛的应用.其特点是:事件A 在每次试验中发生的概率均为p ,且不受其他各次试验中A 是否发生的影响.
定理3(伯努利定理) 设在一次试验中,事件A 发生的概率为),10(<<p p 则在n 重贝努里试验中,事件A 恰好发生k 次的概率为
).,,1,0(,)1(}{n k p p C k X P k n k k n =-==-
推论 设在一次试验中,事件A 发生的概率为),10(<<p p 则在n 重贝努里试验中, 事件A 在第k 次试验中的才首次发生的概率为
).,,1,0(,)1(1n k p p k =--
注意到“事件A 第k 次试验才首次发生”等价于在前k 次试验组成的k 重伯努利试验中“事件A 在前1-k 次试验中均不发生而第k 次试验中事件A 发生”,再由伯努利定理即推得.
例5某型号高炮,每门炮发射一发炮弹击中飞机的概率为0.6,现若干门炮同时各射一发, (1)问:欲以99%的把握击中一架来犯的敌机至少需配置几门炮? (2)现有3门炮,欲以99%的把握击中一架来犯的敌机,问:每门炮的命中率应提高到多少?
课堂练习
1. 某工人一天出废品的概率为0.2, 求在4天中:
(1)都不出废品的概率;
(2)至少有一天出废品的概率;
(3)仅有一天出废品的概率;
(4)最多有一天出废品的概率;
(5)第一天出废品, 其余各天不出废品的概率.
课后作业
P25 3,6,8。

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