事件的独立性
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。
事件的独立性

§ 1.5 事件的独立性一、两个事件的独立性在条件概率中,一般情况下,P(B|A)P(B)P(A|B)P(A)≠≠,但在特殊的条件下,就不同了,请看下例:例1.5.1 袋中有5球,3新2旧,从中任取一球,有返回的取两次, 令A=第一次取新球,B=第二次取新球。
因为是有返回抽取,所以 3P(B|A)P(B)5== 显然也有 3P(A|B)P(A)5== 两个事件独立的直观定义:设A 、B 两个事件,一个事件发生与否对另一个事件的发生及其发生的概率不产生影响,则称A 、B 这两个事件是相互独立的。
这是中文描述性定义。
下面推出数学定义:事件A ,B 互不影响P(B|A)P(B)⇔=,P(A |B)P(A)=P(A)P(B |A)P(AB)P(A)P(B)P(B)P(A |B)⎧⇔==⎨⎩或11A B P(AB)P(A)P(B)A B =定义.5.:设有事件、,若则称事件、相互独立。
由定义可证明,必然事件、不可能事件与任何事件都是独立的。
在现实世界中,随机现象独立的情况是大量存在的,如返回抽样、重复试验、彼此无关的工作…..。
若要证明两个事件独立,必须依据定义证明。
而在实际问题中,判断两个事件独立,大多根据实际情况和经验,看是否相互影响,要注意的是我们不能只停留在感觉上。
定理1.5.1 A B A B A B A B 若,相互独立,则与;与;与都相互独立。
证明:A B 以与为例,P (A B )P (A B)=-P (A A B )=-P (A )P (A B =- P (A )P (A )P (=- P (A )[1P (B )]P (A)P (B )=-= 由定义可知 A B 与相互独立。
二、多个事件的独立性152 A B C P(AB)P(A)P(B)P(AC)P(A)P(C)P(BC)P(C)P(B)P(ABC)P(A)P(B)P(C)A B C ====定义..设有事件,,,若满足则称,,相互独立。
4.5事件的独立性及二项概率公式

P( Ai1 Ai2 Aik ) P( Ai1 )P( Ai2 ) P( Aik ) 则称A1, A2 , …, An 相互独立。
例4 某种型号高射炮对敌机射击的命中率为0.02,
(1)100门该型号的高射炮同时向敌机射击一 次,求敌机被击中的概率。
A A1 A2 An
所以 P( A) P( A1 A2 An ) P( A1 )P( A2 ) P( An ) r n
串联系统的可靠性, 元件越多越不可靠.
对于并联系统,由题意得 B A1 A2
An
B A1 A2
An A1 A2
An
P(B ) P(A1)P(A2) P(An)
§4.5 事件的独立性及二项概率公式 一、事件的独立性 二、二项概率公式
一、事件的独立性
定义4-6 若事件 A, B 满足
P AB P A P B
则称事件 A, B 相互独立.
定理4-2 若四对事件 A, B; A, B; A, B; A, B 中有一对是 相互独立的,则另外三对也相互独立.
设 B ={恰有两次命中}
设 Ai ={此人第 i 次射击时打中靶子} (i 1 , 2 , 3)
B ={恰有两次命中}
则由题意可知: P( Ai ) 0.6, P(Ai ) 0.4, 且 A1,A2 ,A3 相互独立。 故题目中所求的为: P(B) P( A1A2 A3 A1 A2 A3 A1A2 A3 )
训练
1.某型号电子元件使用寿命超过1500小时的为一级品。 已知一大批产品的一级品率为0.2。现从中随机地抽取
20只,问这20只元件中恰有 k0 k 20 只为一级品 的概率是多少? P20 k C2k0(0.2)k (0.8)20k
事件的独立性

结论的应用 n 个独立事件和的概率公式:
设事件 A1, A2,…, An相互独立,则
P( A1 A2 An ) 1 P( A1 A2 … An)
1 P( A1A2 … An) 1 P( A1)P( A2)…P( An) A1, A2,…, An
也相互独立
定义1.11 设 A1,A2 ,… ,An为n 个事件,
若对于任意k(1≤k≤n), 及 1≤i 1< i 2< ···< i k≤n
有 P( Ai1 Ai2 Aik ) P( Ai1 )P( Ai2 )P( Aik ) 则称A1,A2, An相互独立.
注. A1, A2,, An相互独立 A1, A2,, An两两相互独立
定义1.10 设 A, B,C 是三个事件,如果满足等式
P( AB) P( A)P(B), P(BC ) P(B)P(C ), P( AC ) P( A)P(C ), P( ABC ) P( A)P(B)P(C ), 则称事件 A, B,C 相互独立 .
3. n 个事件的独立性
P( A B) P( A)
1.引例 盒中有5个球(3绿2红),每次取出一个,
有放回地取两次.记
A 第一次抽取,取到绿球,
B 第二次抽取,取到绿球,
则有
P(B A)
3 P(B)
5
它表示 A 的发生并不影响 B 发生的可能性大小.
若 P( A) 0,则
P(B A) P(B) P( AB) P( A)P(B)
(i 1,2,, n)
所以,系统Ⅱ正常工作的概率:
P(B2 ) P( A1 An1)P( A2 An2 )P( An A2n)
概率论-事件的独立性

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 ).
则称事件 A1 , A2 ,, An
为相互独立的.
共 2n n 1
个式子.
n 个事件相互独立
n个事件两两独立
显然,如果n个事件相互独立,则它们中任何
机事件序列 A1, A2 ,, An 为相互独立的.
例21 甲、乙、丙三三名射手,他们命中他们命 中目标的概率分别是0.9,0.8,0.6,现三人独立地 向目标各射击一次,求命中目标的可能性有多大?
解 记A=“甲命中目标”, B=“乙命中目 标”, C=“丙命中目标”, D=“命中目标”, 显然A,B,C 相互独立,并且D=A+B+C ,则
NEXT
习题一:22、23、25
作业
例补充 设A,B,C三事件独立,试证A+B与C相互
独立. 证明:因为
P[(A B)C] P( AC BC) P( AC) P(BC) P( ABC)
P( A)P(C) P(B)P(C) P( A)P(B)P(C) (P( A) P(B) P( A)P(B))P(C) P( A B)P(C)
P(A) P(B) P(A)P(B)
0.7 0.8 0.70.8 0.94
例补充 甲、乙、丙三人在同一时间分别破译某一 密码,设甲译出的概率0.8,乙译出的概率 0.7,丙 译出的概率0.6,求密码能译出的概率.
解 记A=“甲译出密码”, B=“乙译出密
码”,
C=“丙译出密码”, D=“密码被译 显然出A”,B,,C相互独立,并且D=A+B+C ,则
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.
事件的独立性-概率与数理统计

PA1 A2 An PA1 PA2 PAn
则称 A1, A2, , An 这 n 个随机事件相互独立.
说明
在上面旳公式中,
第一行有Cn2 个等式,第二行有Cn3 个等式,,最后 一行共有Cnn 个等式 因此共有
Cn2 Cn3 Cnn 2n Cn0 Cn1
个等式.
2n 1 n
显然,相互独立必两两独立,反之不成立。
n个事件旳相互独立性
设 A1, A2, , An 为n 个随机事件,如果下列等式成立:
P Ai A j PAi P A j
1 i j n
P Ai A j Ak PAi P A j PAk 1 i j k n
P Ai1 Ai2 Aim P Ai1 P Ai2 P( Ain ) 1 i1 i2 im n
故 P AB P A P B | A P A P B 2“ ” 若 P AB P A P B , 则 由 乘 法 公 式 得 :
P A P B | A P A P B (当 P A 0 ) P A 0两边同除以 P A 得 P B | A P B
A,B 独立。
事件独立的三个等价定义:
若 A,B 满足下列条件之一,则称 A,B 独立。
§1.5 事件的独立性
(—)事件的独立性 抽签问题,无放回,故第二次抽签的概率会受到前一次抽到与
否的影响。若有放回的话,则不会影响,这时,各次抽签是相互独 立的,不会相互影响。
投篮,每一次投篮都不会影响其他次投篮的进球的概率,故每 次投篮都是独立的,不会相互影响。
例1
袋中有 a 只黑球,b 只白球.每次从中取出一球, 取后放回.令: A={ 第一次取出白球 }, B={ 第二次取出白球 },
A100 相互独立。
概率论第三章事件的独立性

用P(AB)=P(A) P(B)刻划独立性,比用
P(A|B) = P(A) 或 P(B|A) = P(B)
更好,它不受P(B)>0或P(A)>0的制约.
一、两事件独立的定义
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.
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}
所求为 P(A1∪A2∪A3)
记 Ai={第i个人破译出密码} i=1,2,3
1 所求为 P(A1∪A2∪A3)
3
已知, P(A1)=1/5,P(A2)=1/3,P(A3)=1/4
P(A1∪A2∪A3) 1 P( A1 A2 An )
2
1 P( A1A2 A3)
1 P( A1)P( A2 )P( A3)
= P( A1 )P( Ai1 ) P( Aim ).
[注释] 1. n个事件独立,则其中任意k(2≤k<n) 个事件也独立,反之未必成立,
2. 在实际应用中,独立性往往通过实际 意义判断,而不用定义证明;在理论证 明中,独立性用定义或定理证明。
3. 事件的独立与互斥是两个截然不同的概 念,互斥是指两个事件之间的关系,独 立是指两个事件概率之间的关系。
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
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.
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概率与统计课程教案
授课题目(教学章、节或主题):第一章第四节事件的独立性
教学目的、要求(分掌握、熟悉、了解三个层次):
理解事件独立性的概念,掌握应用事件独立性进行概率计算的方法
教学重点及难点:
应用事件独立性进行概率计算
课时安排:2课时
授课方式:讲授
教学基本内容:
一、事件的独立性(Independence of events)
设A,B是两个事件,一般而言)
P
A
A
P≠,这表示事件B的发生对事件A的
|
(
)
(B
发生的概率有影响,只有当)
P
A
P=时才可以认为B的发生与否对A的发生毫无影
A
(
(B
)
|
响,这是就称两事件是独立的。
这时,由条件概率可知,
B
P
P
P
A
B
A
B
=
P
P=
AB
P
P
A
=
(
(
)
(
(B
)
)
)
)
(
)
(
(
|
)
由此,我们引出下面的定义。
定义若两事件A,B满足)
P
A
P=,则称A,B相互独立(Mutual
P
AB
)
(
(
)
(B
independence)。
定理若四对事件}
B
A
A
{B
B
,
A中有一对是相互独立的,则另外三
A
B
},
},
{
,
{
,
,
},
{
对也是相互独立的.
在实际问题中,我们一般不用定义来判断两事件A,B是否相互独立,而是相反,从试验的具体条件以及试验的具体本质分析去判断它们有无关联,是否独立?如果独立,就可以用定义中的公式来计算积事件的概率了。
例1两门高射炮彼此独立的射击一架敌机,设甲炮击中敌机的概率为0.9,乙炮击中敌机的概率为0.8,求敌机被击中的概率?
解设A={甲炮击中敌机},B={乙炮击中敌机},那么{敌机被击中}=B
A ;因为A与B相互独立,所以,有
=+-=+-=
()()()()()()()()
P A B P A P B P AB P A P B P A P B
9.0=
-
+
8.0
⨯
98
.0
8.0
9.0
Note:事件的独立性与互斥是两码事,互斥性表示两个事件不能同时发生,而独立性则表示他们彼此不影响。
定义设C
,是三个事件,如果满足:
B
A,
)()()(),()()(),()()(C P A P AC P C P B P BC P B P A P AB P ===
则称这三个事件C B A ,,是两两独立的。
定义 设C B A ,,是三个事件,如果满足:
)()()(),()()(),()()(C P A P AC P C P B P BC P B P A P AB P ===,
)()()()(C P B P A P ABC P =
则称这三个事件C B A ,,是相互独立的。
(
三个事件相互独立一定是两两独立的,但两两独立未必是相互独立。
例2 一产品的生产分4道工序完成,第一、二、三、四道工序生产的次品率分别为2%、3%、5%、3%,各道工序独立完成,求该产品的次品率?
解 设A={该产品是次品},i A ={第i 道工序生产出次品},I=1,2,3,4,则
12341234()1()1()1()()()()P A P A P A A A A P A P A P A P A =-=-=-=
1(10,02)(10.03)(10.05)(10.03)0.124-----=
事件的相互独立性概念可推广到多个事件的情形:
练习1 某电台有若干台发射机, 每台发射机都独立地运行,正常工作的概率都是0.8. 问电台至少需要几台发射机才能保证正常工作的概率达到99%以上.
根据所设,所求为 P (A )>0.99. 至少有一台发射机正常工作,则电台才能正常工作,故是一个和事件的概率,用摩根律可以将和事件转化成积事件,利用事件的独立性,就可以求得结果. 只要有一台发射机正常工作,则电台就能正常工作.
设有n 台发射机,A ={电台正常工作},又设A k ={第k 台发射机正常工
作},k =1,2,…,n . 根据事件的和之定义,A 1+A 2+…+A n 表示至少有一台发射机正常工作,则A 发生,故P (A )= P (A 1+A 2+…+A n ).
2. 加工某种零件需要经过4道工序. 假设第1,2,3,4道工序出不合格品的概率分别是2%,4%,5%,3%. 假设各道工序是互不影响的,求加工的零件是合格品的概率.
3. 一个工人看管三台机床,在一小时内不需要工人照管的概率: 第一台为0.9,第二台为0.8,第三台为0.7,求在一小时内,
(1) 三台机床都不需要工人照管的概率;
(2)三台机床中至多有一台需要工人照管的概率.
4. 甲、乙二人独立地射击同一个目标,命中的概率分别为0.9和0.8. 现在每人射击一次,求下列事件的概率:
(1) 二人都命中;
(2) 甲命中而乙未命中;
(3) 目标被击中;
(4) 只有一人命中.
参考书目:
1.吴赣昌,大学数学立体化教材:概率论与数理统计(经济类),中国人民大学出版社,2006年3月。
2.盛骤,谢式千等,概率论与数理统计(第三版),高等教育出版社,2003年2月。
作业和思考题:
作业:P23 21-27
思考题:若事件A与B满足AB= ,那么事件A与B独立吗?
一般不对立. AB= ,表明事件A与B互不相容. 一般地,互不相容的两事件不会独立.
(1) 当A ,B 时,A与B独立,有P(AB)=P(A)P(B),
不可能得到AB= . 反之,若A ,B 时,AB= ,则有P(AB)=0,那么就不可能有P(AB)=P(A)P(B).
(2) 必然事件U与任何事件独立,因为任意事件A,有P(UA)=P(U)P(A).
(3) 不可能事件 与任何事件独立,因为任意事件A,有P(
A)=P( )P(A).
课后小结:。