为什么两两独立的事件不一定相互独立

两两独立和相互独立的区别:两两独立是指一组事件中任何一个事件的发生都不会影响另一个事件发生的概率,相互独立是指一组事件中任何几个事件的发生都不会影响另一个事件发生的概率.相互独立包括了两两独立,但一般比两两独立的要求高很多.独立在数学中应用广泛,包括线性代数中的向量独立.概率论中的独立.公理系统的独立等.线性代数中的向量独立(线性无关),即两个向量不成比例,不可互相表示,没有多余.

A与B独立,二者没有任何关系.A的发生与否,不影响B是否发生,二者没有必然关系,二者可以同时发生.A与B不相容,有A就没有B,有B就没有A,二者只能有一个发生. 有什么区别 设有A.B两个集合 如果A.B互不相容, 则A∩B=Φ,P(A∩B)=0,P(B│A)=P(A│B)=0 如果A.B相互独立, 则P(A∩B)=P(A)P(B),P(B│A)=P(B),P(A│B)=P(A) 相互独立 定义:设A,B是两事件,如果满足等式P(A∩B)=P(AB)=P(A)P(B),则称事件A,B相互独立,简

判断x,y相互独立的条件:对(X,Y)任意可能的取值(xi,yj)均有P(X=xi,Y=yj)=P(X=xi)*P(Y=yj)或f(x,y)=f(x)*f(y).(X,Y)是二维随机变量.二维随机变量(X,Y)的性质不仅与X.Y有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系.因此,逐个地来研究X或Y的性质是不够的,还需将(X,Y)作为一个整体来研究.

两点分布即二项分布.超几何分布和二项分布最明显的区别有两点:一是超几何分布是不放回抽取,二项分布是放回抽取,也就是说二项分布中每个事件之间是相互独立的,而超几何分布不是:二是超几何分布需要知道总体的容量,也就是总体个数有限:而二项分布不需要知道总体容量,但需要知道"成功率". 超几何分布和二项分布的相同点为:随机变量均是取连续非负整数值的离散型分布列. 超几何分布和二项分布二者之间也有联系:当总体很大时,超几何分布近似于二项分布,或理解为超几何分布的极限就是二项分布.

这两个概念之间没有关系. 独立就是说事件A发生跟事件B没发生关系而互斥表示事件A发生的话,事件B就不会发生. 互斥事件: 事件A和B的交集为空,A与B就是互斥事件,也叫互不相容事件.也可叙述为:不可能同时发生的事件.如A∩B为不可能事件(A∩B=Φ),那么称事件A与事件B互斥,其含义是:事件A与事件B在任何一次试验中不会同时发生. 相互独立事件: 是设A,B是两事件,如果满足等式P(AB)=P(A)P(B),则称事件A,B相互独立,简称A,B独立.

1.中心极限定理,是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件.它是概率论中最重要的一类定理,有广泛的实际应用背景. 2.在自然界与生产中,一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响,如果每个因素所产生的影响都很微小时,总的影响可以看作是服从正态分布的. 3.中心极限定理就是从数学上证明了这一现象.最早的中心极限定理是讨论重点,伯努利试验中,事件A出现的次数渐近于正态分布的问题.

1.加法原理和分类计数法:每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务:两类不同办法中的具体方法,互不相同(即分类不重):完成此任务的任何一种方法,都属于某一类(即分类不漏). 2.乘法原理和分步计数法:任何一步的一种方法都不能完成此任务,必须且只须连续完成这n步才能完成此任务:各步计数相互独立:只要有一步中所采取的方法不同,则对应的完成此事的方法也不同. 概率,又称或然率.机会率.机率(几率)或可能性,是概率论的基本概念.概率是对随机事件发生的可能性的度量,一般以一个在0到1之间的实数表示一个事

p(abc)的求法是:若事件A.B.C相互独立,则P(ABC)=P(A)P(B)P(C). 若事件A.B.C相互之间不独立,也就是说,事件A是否发生,与事件B或事件C发生与否有关,此时P(ABC)与P(A)P(B)P(C)不相等. P(ABC)=P(A)P(B)P(C)这个用独立事件的定义就可推导.利用p(ab)=p(a|b)*p(b)也行,此时p(a|b)=P(a).

二项分布即重复n次独立的伯努利试验.在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验. 试验,指已知某种事物的时候,为了了解它的性能或者结果而进行的试用操作,与实验不同,若您想了解有关"用来检验某种假设或者验证某种已经存在的理论而进行的操作".还指为了察看某事的结果或某物的性能而从事某种活动.在旧时指考试.