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文档简介
第四节事件的独立性
独立试验序列设A,B是试验E的事件,若
P(A)>0,
可以定义。一般A发生对B发生是有影响的,这时。只有在这种影响不存在时,才会有=(2)第二次摸得黑球的概率例1
一袋中有只黑球,只白球.从袋中有放回地取球两次,(1)在已知第一次摸得黑球的条件下,第二次摸出黑球的概率。B={第二次摸黑球}解
{第一次摸黑球
}A=则注意这里,即A发生与否,对B发生没有影响,从直观上讲,这很自然。因为是有放回摸球,所以第二次摸球时,袋中球的组成与第一次摸球时完全相同,当然第一次摸球的结果不影响第二次摸球。在这种场合,可以说,事件A与事件B的出现有某种“独立性”。
定义6
设A,B是两个随机事件,如果P(A)>0,且P(B|A)=P(B)。称事件B关于事件A独立。说明:(1)事件B关于事件A独立,也就是说事件A发生,并不影响事件B发生的概率.一、两事件的独立性P(AB)=P(A)P(B)P(AB)=P(A)P(B|A)由乘法公式,
(3)独立是相互的。即若事件B关于事件A
独立,则事件A关于事件B也是独立的.当事件A,B相互独立时,就有(2)Ω和Φ
与任何事件独立。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.定义6′(p30
定理6)定义6′的优点(与定义6相比)(1)不必用到条件概率的概念。形式上关于A,B对称。当P(A)=0,P(B)=0时,式(1)仍成立。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}可见,P(AB)=P(A)P(B)
由于P(A)=4/52=1/13,说明事件A、B独立.问事件A、B是否独立?解:P(AB)=2/52=1/26P(B)=26/52=1/2若采用不放回摸球,试求同样那两个事件的概率。解这里,即B
与A
不独立,因为第一次摸得黑球,事实上已使球的组成成份发生了改变,当然要影响第二次摸球结果。(2)第二次摸得黑球的概率例2
一袋中有只黑球,只白球.从袋中有放回地取球两次,(1)在已知第一次摸得黑球的条件下,第二次摸出黑球的概率。在实际应用中,往往根据问题的实际意义去判断两事件是否独立.
例3:能否在样本空间Ω中找两个事件,它们既相互独立又互斥?这两个事件就是Ω和P(Ω)=P()P(Ω)=0
与Ω独立且互斥注意区别互斥事件(互不相容事件)、对立事件、独立事件。二、多个事件的独立性将两事件独立的定义推广到三个事件:对于三个事件A、B、C,若
P(AB)=P(A)P(B)四个等式同时
P(AC)=P(A)P(C)成立,则称事件
P(BC)=P(B)P(C)A、B、C相互
P(ABC)=P(A)P(B)P(C)独立.
推广到n个事件(总体)相互独立的定义:包含等式总数为:设A1,A2,…,An是
n个事件,如果对任意k(1<k
n),任意1i1<i2<…<ik
n,具有等式则称A1,A2,…,An为(总体)相互独立的事件.定理八P33注意多个事件两两独立与(总体)相互独立的区别与联系两两独立总体相互独立对n(n>2)个事件?对独立事件,许多概率计算可得到简化:例4
三人独立地去破译一份密码,已知各人能译出的概率分别为1/5,1/3,1/4,问三人中至少有一人能将密码译出的概率是多少?
解:将三人编号为1,2,3,三、独立性概念在计算概率中的应用则A1∪A2∪
A3={至少有一人能破译出密码}记Ai={第i个人破译出密码}i=1,2,3所求为P(A1∪
A2∪
A3)1因为P(A1)=1/5,P(A2)=1/3,P(A3)=1/4
P(A1∪
A2∪
A3)=1-[1-P(A1)][1-P(A2)][1-P(A3)]3
Ai={第i个人破译出密码}i=1,2,3则“
至少有一个发生”的概率为若设n个独立事件发生的概率分别为类似可以得出:至少有一个不发生”的概率为“=1-p1
…pn
例5
下面是一个串并联电路示意图.A、B、C、D、E、F、G、H都是电路中的元件.它们下方的数是它们各自正常工作的概率.求电路正常工作的概率.P(W)=P(A)P(B)P(C∪
D∪
E)P(F∪
G)P(H)解:记W={电路正常工作},A,B,C,D,E,F,G,H分别表示各元件正常工作。则W=AB(C∪
D∪
E)(F∪
G)H。由于各元件独立工作,有P(C∪
D∪
E)=1-P(F∪
G)=1-P(W)0.782代入得四、独立试验概型(贝努里概型)定义1
重复进行某随机试验n次,如果各次试验的结果互不影响。则称这n次试验为n次重复独立试验。如抛硬币、有放回摸球试验定义2
若一个试验只有两种结果,A和A,其中P(A)=p,P(A)=1-p(0<p<1).则称这个试验为贝努里试验,它的n次重复独立试验称为n
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