Умблик
Справочник вероятности
События
Вероятность и статистика · События

Независимые события

Проверяем, меняет ли знание одного события вероятность другого, и отличаем независимость от несовместимости.

8 минут на чтениеЗаданий для самопроверки: 3

Чему научимся

Проверка независимости показывает, можно ли перемножать отдельные вероятности без изменения условий. Она особенно важна при повторных выборах, работе устройств и сравнении выбора с возвращением и без него.

Главная идея. События независимы, когда знание одного не меняет шанс другого: P(A∩B) = P(A)P(B), а при P(B)>0 также P(A|B) = P(A). Это свойство модели, а не внешнего сходства опытов.

План рассуждения и проверка понимания
  1. Найдите P(A), P(B) и P(A∩B) в одной и той же вероятностной модели, не подменяя пересечение объединением.
  2. Сравните вероятность пересечения с произведением P(A)P(B) либо условную вероятность P(A|B) с P(A), если P(B)>0.
  3. Сформулируйте вывод именно о выбранных событиях и модели; отдельно проверьте, не меняется ли состав опыта после первого результата.

Частая ошибка. Путать независимость с несовместимостью: два несовместимых события положительной вероятности не могут быть независимыми, потому что их пересечение имеет вероятность ноль.

Как проверить себя. Независимые события способны происходить вместе с вероятностью произведения; несовместимость же сообщает, что совместное наступление исключено и знание одного полностью меняет шанс другого.

Схема к теме

Наглядная модель: Независимые события

Проверяем, меняет ли знание одного события вероятность другого, и отличаем независимость от несовместимости.

Наглядная модель: Независимые событияПроверяем, меняет ли знание одного события вероятность другого, и отличаем независимость от несовместимости.независимостьзависимостьусловнаявероятностьнесовместимостьвозвращениеНезависимыесобытия
  • Независимые события → независимость
  • Независимые события → зависимость
  • Независимые события → условная вероятность
  • Независимые события → несовместимость
  • Независимые события → возвращение
Схема связывает понятие «Независимые события» с его ключевыми признаками. Вывод: Свяжите определение, условия и обозначения: тогда формула станет краткой записью уже понятной идеи.
Проверка пониманияОбъясните тему своими словами

Сравните два извлечения шара с возвращением и без возвращения и объясните, почему одинаковая начальная вероятность красного не гарантирует независимость второго результата.

В хорошем объяснении есть:

  • Показано, сохраняется или изменяется состав урны после первого выбора.
  • Условная вероятность второго красного сопоставлена с его исходной вероятностью.

Знание не меняет вероятность

Два события независимы, если вероятность их совместного наступления равна произведению отдельных вероятностей. Когда P(B)>0P(B)>0, это равносильно тому, что сообщение о событии BB не меняет вероятность AA.

Для двух независимо брошенных честных монет событие «орёл на первой» имеет вероятность 1/21/2 независимо от результата второй. Их совместное наступление имеет вероятность 1/4=(1/2)(1/2)1/4=(1/2)(1/2).

Независимость — свойство выбранной вероятностной модели, а не заключение по одному наблюдению. Физически разные устройства могут зависеть от общего источника питания или погоды. Слов «две попытки» недостаточно для умножения вероятностей без проверки условий.

Независимые — не значит несовместимые

Если AA и BB несовместимы и обе вероятности положительны, то P(A∩B)=0P(A\cap B)=0, а P(A)P(B)>0P(A)P(B)>0. Значит, они зависимы. Сообщение, что произошло одно, исключает другое.

Например, события «выпала единица» и «выпала шестёрка» на одном кубике несовместимы и зависимы. События на двух независимых кубиках вполне могут произойти вместе и быть независимыми.

Событие вероятности 00 или 11 независимо от любого события. Поэтому определение через произведение удобнее условной формулы: оно не требует делить на вероятность условия.

Возвращение меняет модель

В мешке два красных и три синих шара. При двух равномерных извлечениях с возвращением и независимым повторным выбором вероятность красного каждый раз 2/52/5. Без возвращения после первого красного остаётся один красный из четырёх, то есть условная вероятность второго 1/41/4.

Для серии из трёх и более событий недостаточно одной попарной проверки: независимость всей совокупности требует согласованности всех совместных событий. Схема Бернулли использует именно независимость испытаний в совокупности.

Три примера

  1. Даны P(A)=0,4P(A)=0{,}4, P(B)=0,5P(B)=0{,}5, P(A∩B)=0,2P(A\cap B)=0{,}2. Произведение 0,4⋅0,5=0,20{,}4\cdot0{,}5=0{,}2, значит события независимы.
  2. При тех же отдельных вероятностях пересечение равно 0,30{,}3. Тогда P(A∣B)=0,3/0,5=0,6≠0,4P(A\mid B)=0{,}3/0{,}5=0{,}6\ne0{,}4, поэтому события зависимы.
  3. На честном кубике A={2,4,6}A=\{2,4,6\}, B={1,2,3,4}B=\{1,2,3,4\}. Вероятности 1/21/2 и 2/32/3, пересечение {2,4}\{2,4\} имеет вероятность 1/31/3. Поскольку (1/2)(2/3)=1/3(1/2)(2/3)=1/3, события независимы даже внутри одного броска.

Формула, смысл и ограничения

Главные формулы с расшифровкой

P(A∩B)=P(A)P(B)P(A\cap B)=P(A)P(B)

Формула словами: Определение независимости двух событий; подходит и для событий нулевой вероятности.

P(A∣B)=P(A),P(B)>0P(A\mid B)=P(A),\qquad P(B)>0

Формула словами: Равносильная проверка при условии положительной вероятности B.

От формулы к наблюдению

Попробуйте самостоятельно

Измените параметры и сопоставьте расчёт с результатами случайного эксперимента.

От простого к сложному

Проверьте себя

Сначала запишите решение самостоятельно. Затем можно открыть намёк, сравнить каждый переход с пошаговым разбором и только после этого посмотреть ответ. Прогресс сохраняется в этом браузере.

Открываем задание…

Открываем задание…

Открываем задание…

Источники и соглашения

Объяснения и задачи — авторские. Источники помогают проверить определения, условия и школьную привязку. Обозначения и параметризация указаны в статье.