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独立的字面意义就是A,B事件的发生互不影响,概率中定义事件A,B独立是满足P(AB)=P(A)P(B),即事件的概率等于概率的积。
判断随机事件独立用P(AB)=P(A)P(B)随机变量X,Y独立的判定就比较多了,P{X=i,Y=j}=P{X=i}*{Y=j}
(离散型)分布函数F(X,Y)=F(x)*F(y)(离散连续都行)密度函数f(X,Y)=f(x)*f(y)
与相关性的关系
假设随机变量X、Y的相关系数存在。如果X和Y相互独立,那么X、Y不相关。反之,若X和Y不相关,X和Y却不一定相互独立。不相关只是就线性关系来说的,而相互独立是就一般关系而言的。
设A,B为随机事件,若同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积,则A,B相互独立。一般地,设A1,A2,...,An是n(n≥2) 个事件,如果对于其中任意2个,任意3个,...,任意n个事件的积事件的概率,都等于各事件概率之积,则称A1,A2,...,An相互独立。
以上内容参考:百度百科-独立性
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1. 独立的字面意义就是A,B事件的发生互不影响 2.概率中定义事件A,B独立是满足P(AB)=P(A)P(B),即事件的概率等于概率的积。 3.题目中用到独立的话会告诉你,如果没说那就是要求你判断独立。 4.判断随机事件独立用P(AB)=P(A)P(B) 随机变量X,Y独立的判定就比较多了,P{X=i,Y=j}=P{X=i}*{Y=j} (离散型)分布函数 F(X,Y)=F(x)*F(y)(离散连续都行)密度函数f(X,Y)=f(x)*f(y)(连续型)上面即为联合分布等于边缘分布的乘积 5.由独立能推出很多结论:(1)4中的所有(2)E(XY)=E(X)E(Y) (3)D(X+Y)=D(X)+D(Y) (4)COV(X,Y)=0 (5)相关系数为0 还有很多另外(2)(3)(4)(5)成立的情况下一般推不出独立,也有特殊情况,比如0-1分布和二维正态分布。
追问
能看下图片这道题吗这是连续性吗?
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