Cтраница 1
Независимые события представляют собой более простые события, которые имеют упрощенную интерпретацию. [1]
Независимые события - события, характеризующиеся тем, что появление одного из них не связано с появлением другого. Два события считаются независимыми, если вероятность одного из них не зависит от появления или непоявления другого. [2]
Независимые события весьма часто встречаются в изучаемой реальной действительности они осуществляются в экспериментах ( наблюдениях), проводимых независимо друг от друга в обычном физическом смысле. [3]
Независимые события - это такие события, при которых вероятность одного из них не меняется от того, произошло другое или нет. Если вероятность в этом случае меняется, то события называются зависимыми. Например, вероятность своевременного получения груза и вероятность того, что упаковка груза не будет повреждена. [4]
Рассмотрим независимые события А и В с вероятностями наступления рА и рв. [5]
Статистически независимые события могут совпадать по времени. Сложное событие - это такое, которое обусловлено проявлением нескольких простых ( статистически независимых) событий. [6]
На практике независимые события встречаются очень часто, так как причинная связь явлений во многих случаях отсутствует или несущественна. [7]
Рассмотрим два независимых события А и В, которым благоприятствуют соответственно тА и тв исходов. Для простоты можно считать, что эти события происходят в двух различных испытаниях с числом исходов п в каждом. [8]
Промахи стрелков есть независимые события, поэтому применима теорема умножения вероятностей независимых событий. [9]
Промахи стрелков есть независимые события, поэтому применима теорема умножения вероятностей независимых событий. [10]
Как правило, независимые события наблюдаются в независимо друг от друга проводимых экспериментах. Обычно преподаватель рисует пространство Q в виде подмножества ( например, круга) на. [11]
Доказать, что независимые события, имеющие одинаковую вероятность, являются симметрично зависимыми. [12]
Если А и В независимые события, то независимы также события: а) А и В; б) А и В; в) А и В. [13]
Если А и В независимые события, то независимы также события: а) А и В; б) А и В; в) / I и В. [14]
Следовательно, мы можем определить независимые события как такие, вероятность совместной реализации которых равна произведению вероятностей реализации их по отдельности. Заметим, что определение независимости событий опирается на определение функции вероятности, а не на алгебру событий. [15]