条件概率和事件的相互独立性

一、条件概率

在事件A发生的条件下事件B发生的概率

P(BIA)= P(AB)/P(A)

条件概率满足概率的公理化定义的三条基本性质(非负性、规范性、可列可加性)

设P(A)> 0,则:

(1)非负性公理:对于任意事件B,总有P(BIA)≥0

(2)规范性公理:P(ΩIA)=1

(3)可列可加性公理:两两互不相容的事假,有P(\bigcup_{i=1}^{\infty } Ai I B)= \sum_{i=1}^{\infty }P(Ai I B)

△概率的六条性质对于条件概率也适用,但要在同一条件下进行

概率的乘法公式:条件概率的分母调到另一边即可。推广如下:

P(_{An...A2A1})=P(_{An\mid An-1...A2A1})...P(_{A3\mid A2A1})P(_{A2\mid A1})P(_{A1}),其中A1,A2...An为一事件组,且P(_{An-1...A2A1})>0

二、事件的相互独立性

条件概率的特殊情况,即A、B两事件无关时,事件相互独立

公式推导:条件概率下P(B\midA) \neq P(B),事件独立下P(B\midA)=P(B),所以事件相互独立下有P(AB)=P(A)P(B\midA)=P(A)P(B),此时称事件A、B相互独立,简称A、B独立

定理:事件A与事件B相互独立,下列事件也相互独立:A与\overline{B}\overline{A}与B,\overline{A}\overline{B}

定义:A、B、C是试验E的三个事件,如果有P(AB)=P(A)P(B) ,P(AC)=P(A)P(C),P(BC)=P(B)P(C),则A、B、C两两相互独立

定义:A、B、C是试验E的三个事件,如果有P(AB)=P(A)P(B) ,P(AC)=P(A)P(C),P(BC)=P(B)P(C),且P(ABC)=P(A)P(B)P(C)则A、B、C相互独立

从上面两个定义可以看出:在n个事件中,对于其中任意两个事件的积事件的概率等于各事件概率的积,则称这n个事件两两相互独立;如果对于其中任意两个,三个...n个事件的积事件的概率等于各个事件概率的积,则称这n个事件相互独立。

你可能感兴趣的:(概率论)