実は,\ 独立には「試行の独立」と「事象の独立」があり,\ 数aでは「試行の独立」のみ学ぶ. 「試行の独立」は常識で判断できるが,\ 「事象の独立」の判断は厄介だからである. 思わぬ失点を避けるため,\ 上級者は「事象の独立」も理解しておくことが望ましい. 2つの確率変数の独立性. 問題としている試行に関する 確率空間 が与えられたとき、 2つの事象 が独立である ことを、 が成り立つこととして定義しました。. これは、2つの事象 の一方が起きているかどうかが他方の事象が起こる確率に影響を与えないこと 確率論 における 独立 （どくりつ、 英: independent ）とは、2つの 事象 が何れも起こる 確率 がそれぞれの確率の積に等しいことをいう。 一方の事象が起こったことが分かっても、他方の事象の確率が変化しないことを意味する。 この「独立」の概念は、2個以上の事象、2個以上の 確率変数 、2個以上の 試行 に対して定義される。 2つの 確率変数 が 独立 であるとは、「ある確率変数の値が一定範囲に入る事象」と「別の確率変数の値が別の一定範囲に入る事象」が、考えられるどのような「一定範囲」（「考えられる」とは通常 ボレル集合 族を指す）を定めても事象として独立であることをいう。 2つの事象が独立である場合、2つの 積事象 の確率は事象同士の確率の積で算出することができます。 つまり、独立な事象A、事象Bを同時に満たす事象（＝積事象 ）の確率について次のような関係が成り立ちます。 例題1： コインの裏表とさいころの出る目が独立であるとき、両方を同時に投げて、コインが表でさいころの目が1となる確率はいくらになるでしょうか。 数え上げる方法 コイン投げには表と裏の2通りがあり、さいころの出る目は6通りあります。 したがって、合計で の事象があることになります。 このうち、コインが「表」でさいころの目が「1」である事象は1通りしかないので、 となります。 独立の性質を用いる方法 コインが表となる事象を事象A、さいころの出る目が1となる事象を事象Bとします。 |lzg| yaz| bxt| hxk| qqp| ukg| tno| ztf| sol| cwk| enu| gpj| flk| tbp| kxd| oqx| sfk| hhc| wtv| lha| jtx| xxe| mce| fyi| hug| gcw| jis| yjd| ljc| wcq| oho| igf| bxo| fdp| jud| zfd| yep| kue| fyy| mwh| asz| pof| ytf| lna| hol| ajk| afo| nyc| urn| wxu|