第五节事件讲义的独立性
《事件的独立性》 讲义

《事件的独立性》讲义在概率与统计的广袤世界中,“事件的独立性”是一个至关重要的概念。
它不仅在理论研究中具有深刻的意义,而且在实际生活中的诸多领域都有着广泛的应用。
要理解事件的独立性,首先得清楚什么是事件。
简单来说,事件就是在一定条件下可能出现也可能不出现的情况。
比如说掷骰子掷出一个“6”,明天会下雨,这些都是事件。
那么,什么又是事件的独立性呢?我们说两个事件 A 和 B 是相互独立的,如果事件 A 的发生与否不影响事件 B 发生的概率,同时事件B 的发生与否也不影响事件 A 发生的概率。
举个例子,假设有一个盒子,里面装有 5 个红球和 5 个白球。
从盒子中先后取出两个球,第一次取出红球记为事件 A,第二次取出红球记为事件 B。
如果我们在取出第一个球后,将其放回盒子中再取第二个球,那么事件 A 和事件 B 就是相互独立的。
因为第一次取出红球后放回,盒子里球的情况没有改变,第二次取出红球的概率依然是5/10。
但如果我们在取出第一个球后,不再放回盒子中就取第二个球,那么事件 A 和事件 B 就不是相互独立的。
因为第一次取出红球后,盒子里球的组成发生了变化,第二次取出红球的概率会受到影响。
独立性的概念在很多实际问题中都有体现。
比如说,一个学生在数学考试中取得好成绩和在语文考试中取得好成绩,在一定程度上可以看作是两个独立事件。
因为学生在数学上的表现不一定能决定其在语文上的表现。
再比如,一个人早上选择吃面包还是吃油条和晚上选择看电影还是看书,这也可以近似地认为是两个独立事件。
因为早上的饮食选择通常不会影响晚上的娱乐活动选择。
那么,如何判断两个事件是否独立呢?这就需要用到数学公式了。
如果事件 A 和事件 B 相互独立,那么它们的概率满足 P(AB) =P(A)P(B) 。
其中,P(AB) 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。
我们通过一个具体的例子来看看如何运用这个公式判断事件的独立性。
事件的相互独立性一课件

首先明确事件A和事件B的定义,然后 分析事件A的发生是否与事件B的发生 与否有直接关联。如果事件A的发生 概率不因事件B的发生与否而改变, 则认为事件A与事件B相互独立。
利用性质进行判断
总结词
根据概率论中的性质,如果两个事件相互独立,则它们的联合概率等于各自概率的乘积。
详细描述
如果已知事件A和事件B的联合概率和各自的概率,可以通过计算联合概率是否等于各自概率的乘积来 判断它们是否相互独立。如果相等,则说明事件A与事件B相互独立。
抛硬币与掷骰子
总结词:互不影响
详细描述:抛硬币和掷骰子是两个独立的事件,一个事件的结果不会影响到另一个事件的结果。例如,抛硬币的结果不会影 响到掷骰子的结果,反之亦然。
学生成绩与家庭背景
总结词:可能相关
详细描述:学生成绩和家庭背景之间可能存在一定的相关性,但它们不是完全独立的事件。家庭背景 可能会影响学生的学习环境和资源,从而影响其成绩,但同时,学生的成绩也可能受到其他多种因素 的影响,如个人努力、教学质量等。
利用经验进行判断
总结词
根据实际经验和常识,有时可以通过观 察和推理来判断两个事件是否相互独立 。
VS
详细描述
在某些情况下,根据日常生活中的经验和 常识,可以直观地判断两个事件是否相互 独立。例如,掷骰子两次,如果每次掷骰 子的结果与另一次掷骰子无关,则可以认 为这两个事件是相互独立的。
06 事件独立性的实际例子
概率表示
若在给定C下,P(A∩B|C)=P(A|C)P(B|C),则称在条件C下事件A与事件B条件独立。
实例
在投掷一枚骰子,出现3点的情况下,事件A为出现偶数点,事件B为出现4点,因为给定 出现3点的情况下,出现偶数点和出现4点没有关联,所以事件A与事件B在给定出现3点的 情况下条件独立。
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。
《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

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
有
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.
高考中的概率论中的事件独立性问题讲义版

高考中的概率论中的事件独立性问题讲义版简介本讲义将讨论高考中概率论中的事件独立性问题。
事件独立性是概率论中的一个重要概念,它涉及到多个事件之间的关系。
在高考数学中,理解和掌握事件独立性对解题至关重要。
本讲义将对事件独立性的定义、性质及其在高考中的应用进行介绍。
事件独立性的定义事件独立性指的是两个或多个事件之间的关系,即一个事件的发生不受其他事件发生与否的影响。
具体来说,事件A和事件B是独立的,意味着事件A的发生与否不会影响事件B的发生概率,反之亦然。
事件独立性的性质事件独立性具有以下性质:1. 如果事件A和事件B是独立的,那么它们的补事件也是独立的。
2. 如果事件A和事件B是互斥的,那么它们一定不是独立的。
3. 如果事件A和事件B是独立的,那么事件A和事件B的交集的概率等于它们各自概率的乘积。
高考中事件独立性的应用在高考数学中,事件独立性的应用较为广泛。
以下是一些常见的应用情况:1. 确定两次独立事件同时发生的概率:如果两个事件是独立的,可以通过它们各自的发生概率相乘来计算它们同时发生的概率。
2. 使用条件概率求解问题:当两个事件不是独立的时候,可以通过条件概率来计算它们同时发生的概率。
3. 运用多次独立实验计算结果:如果进行多次独立实验,每次实验的结果都不会影响其他实验,可以利用事件独立性进行计算。
总之,理解和掌握事件独立性对高考概率论的研究至关重要。
通过对事件独立性的定义、性质和应用的深入理解,可以提高解题的准确性和效率,为高考取得更好的成绩打下坚实的基础。
以上是关于高考中概率论中的事件独立性问题的讲义版,希望对您的学习和备考有所帮助。
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
的对立事件与其它的事件组成的 n 个事件也相
互独立.
例4 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
炮才能以 0.99 的把握击中一飞机。
解 设需要 n 门炮。 B “飞机被击落”
解: 设 A = “甲射击一次命中目标” B = “乙射击一次命中目标” C = “目标被命中”
则 A, B 相互独立, 且 CAB P(C) P(AB)P (A )P (B )P (A)B P(A)P(B)P(A)P(B) 0 .5 0 .4 0 .5 0 .4 0.7
例2. 甲, 乙两人的命中率为0.5 和 0.4, 现两人独立 地向目标射击一次, 已知目标被命中, 则它是乙命中
P(D) P(A BA)C P (A) BP (A)C P (AB ) C P ( A ) P ( B ) P ( A ) P ( C ) P ( A ) P ( B ) P ( C ) 0.776
P(A|D) P ( AD ) P ( D ) 1
P(D ) P(D)
P(B|D) P ( BD ) P ( AB ) P(A)P(B) 0.9278
实质: 任何事件发生的概率都不受其它事件发生与否 的影响
思考: 两两独立与相互独立的区别
对 n ( n >2 ) 个事件
相互独立 ?
两两独立
推论: 设 A 1 ,A 2 , ,A n 是 n 个 事 件 1) 若 A1,A2, ,An相互独立, 则其中任意 k 个事件
Ai1,Ai2, ,Aik (2kn) 也相互独立.
以 上 两 个 例 子 说 明 , 事 件 A 的 发 生 与 否 , 不 影 响 事 件 B 发 生 的 概 率
样本空间如右图
事件A表示左半边,事件B代表上半边
显然 P(A)=P(B)=1/2 P( B|A)= 1/2
A
B
说明,事件A发生与否,不影响事件B发生的概率 事件A发生与否, 并不影响事件B发生的概率,
独立
定理一: 设 A, B 是两个事件 1) 若 P(A) 0 则 A, B, 相互独立的充分必要条件
为: P(B|A)P(B) 2) 若 A, B 相互独立, A 与 B, A与 B ,A 与 B , 都
相ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ独立
证: 1)略
2) P(AB) P(BAB) P(B)P(AB ) P (B )P (A )P (B )[1P(A)P ](B) P(A)P(B) 其余同理可证
n lg0.015.06 lg0.04
故至少需要 6门炮才能以 0.99 的把握击中飞机。
注: 相互独立事件至少发生一次的概率计算
P ( B ) P (A 1 A 2 A n ) 1 P (A 1 A 2 A n ) 1P (A1A 2 An) 1 P (A 1 )P (A 2 ) P (A n )
例5. 某电路如图所示, 已知 A, B,C 正常工作的概率为 0.8,0.9和0.7
A
B
假定 A, B,C 能否正常工作是相互独立的,
C
试求: 1) 整个电路正常工作的概率
2) 若整个电路正常工作, 求 A, B 正常工作的概率
解: 设 A, B,C表示 A, B,C 正常工作, 则相互独立 D = “电路正常工作” DA(BC)A BAC
P(D ) P(D)
P(D)
例题6
加工某一产品需要有三道工序,设第一、第二、第三 道工序的次品率分别为2%,3%,5%。假定各道工 序相互独立,求完成的产品的次品率
这时称事件A、B 独立.
在上述独立性概念下:
P A B P A P B |A P(A)P(B)
由于此式中,并不要求P(A)或P(B)不等于零, 作为事件的独立的定义更合适
2、定义 设A, B是两个事件, 如果有如下等式成立
P(AB)=P(A)P(B)
则称事件A, B 相互独立
S与 与任何事件 都是相互独立
例1. 一副不含大小王的扑克牌
记 A = { 抽到K }, B = { 抽到的牌是黑色的 }
问事件A、B是否独立?
解:由题意
4
P(A) 52
2
P(AB)
52
P(B) 26
52
P(AB)P(A)P(B)
说明事件A、B 独立.
例2. 甲, 乙两人的命中率为0.5 和 0.4, 现两人独立 地向目标射击一次, 求目标被命中的概率
思考: 如图所示的事件独立吗?
P(AB)0 而 P(A)0 P(B)0
P (A)B P (A )P (B )
故 A , B不独立
A
B
即 若A, B互斥, 且 P(A)0, P(B)0
则A 与B 不相互独立.
反之, 若A 与B 相互独立, 且 P(A)0, P(B)0
则A, B不互斥.
互斥(互不相容)
精品
第五节事件的独立性
1、引例
1. 掷一颗均匀的骰子两次,
A = {第一次掷出6 点} B = {第二次掷出6 点}
可知 P(B| A)= P ( B ) P(B| A)=P(B)
2. 掷甲乙两枚骰子,
A = {甲掷出偶数点}
B = {乙掷出偶数点}
可知 P(B A ) = P ( B ) P(B| A)=P(B)
3. 多个事件的独立性
对于A,B,C三个事件 , 若下面四个等式同时成立 P (A)B P (A )P (B )
P (A)C P (A )P (C ) P (B)C P (B )P (C )
则称A,B,C相互独立
P (A)B P (C A )P (B )P (C )
这个概念可推广到n 个事件的独立性定义(见p27)
的概率是多少?
解: 设 A = “甲射击一次命中目标” B = “乙射击一次命中目标”
C = “目标被命中”
则 A, B 相互独立, 且 CAB P(C) P(AB) P (A ) P ( B ) P (A B ) 0 .7
P(BC) P(B|C)
P(B)
0.4 0.57
P(C) P(C) 0.7
Ak “第 k 门炮击中飞机” k1,2, ,n.
P ( B ) P ( A 1 A 2 A n ) 0 .99
P ( B ) 1 P ( A 1 A 2 A n )1P (A1A 2 An)
1 P (A 1 )P (A 2 ) P (A n )10.4n0.99
0.4n 0.01