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確率・用語・基礎・条件付き
「片方の結果を知っても、もう片方の起こりやすさが変わらない」関係のことです。サイコロを2回振るような、互いに影響し合わない出来事どうしの関係を指します。
独立なら各マスが「行の確率 × 列の確率」になる()。片方の結果を知っても、もう片方の確率は変わらない
事象・確率変数が互いに影響しない関係。同時確率が積に分解できる。
2つの事象 A, B が独立であるとは、同時に起こる確率が各確率の積に分解できること、すなわち で定義されます。これは条件付き確率で言い換えると
独立の定義
。同値に
サイコロを2回振る。A=「1回目が偶数」()、B=「2回目が3以上」()。1回目と2回目は無関係なので
事象A, Bが独立であることの定義は?
事象A,Bが排反(、ともに確率正)であるとき、正しいのはどれか?
公正なコインを2回投げ、=「1回目が表」、=「2回目が表」、=「1回目と2回目が同じ結果」とする。の関係として正しいのはどれか?
確率変数の独立も同じ発想で、 と が独立とは、任意の値で同時分布が周辺分布の積に分かれること()です。独立なら期待値も積に分解でき、、したがって が成り立ちます。
注意したいのは逆が成り立たないことと、独立と排反(互いに排他)は別物だということです。排反は で「同時には起きない」関係、独立は で「影響しない」関係。排反な2事象は(どちらも確率が正なら)むしろ強く依存しています(片方が起きたら他方は必ず起きない)。
独立と排反は別物
排反は 。確率が正なら排反な2事象はむしろ依存している。
ペアごと独立と全体独立は別物
コイン2回投げの =1回目表、=2回目表、=両者一致の例では、 はペアごとには独立だが で全体は独立でない。
確率変数への一般化
が独立とは、あらゆる値の組で同時分布が周辺分布の積に分解されること。・分散の加法性・無相関との違いなど確率変数特有の性質は確率変数の独立(確率変数)を参照。
実際に数え上げても36通り中12通りで一致し、独立が確認できる。