Изменения

'''Независимые случайные == Определения == {{Определение|id=def1|definition=Cлучайные величины''' - <tex> \xi </tex> и <tex>\eta</tex> называются '''независимыми''' (англ. ''independent''), если для <tex>\forall \alpha ,\beta \in \mathbb R</tex> события <tex>[ \xi \leqslant \alpha ]</tex> и <tex>[ \beta eta \in leqslant \mathbb Rbeta ]</tex> [[Независимые события |независимы]].<br> <tex> P((\xi \leqslant \alpha) \cap (\eta \leqslant \beta)) = P(\xi \leqslant \alpha) \cdot P(\eta \leqslant \beta)</tex>}}Иначе говоря, две случайные величины называются независимыми, если по значению одной нельзя сделать выводы о значении другой. === Независимость в совокупности ==={{Определение|id=def2|definition=Случайные величины <tex>\xi_1, \ldots ,\xi_n</tex> и называются '''независимы в совокупности''' (англ. ''mutually independent''), если события <tex> \eta xi_1 \leqslant \alpha_1, \ldots ,\xi_n \leqslant \betaalpha_n</tex> независимыв совокупности.}}

Рассмотрим вероятностное пространство честная игральная кость==== Карты ==== Пусть есть колода из <tex>36</tex> карт (<tex>4</tex> масти и <tex>9</tex> номиналов). Мы вытягиваем одну карту из случайным образом перемешанной колоды (вероятности вытягивания каждой отдельной карты равны). Определим следующие случайные величины: <mathtex>\Omegaxi</tex> {{---}} масть вытянутой карты : <tex>0</mathtex> = {{---}} червы, <tex>1</tex> {{---}} пики, <tex>2</tex> {{---}} крести, <tex>3</tex> {{---}} бубны <tex>\eta</tex>: принимает значение <tex>0</tex> при вытягивании карт с номиналами <tex>6, 7, 8, 9, 10</tex> или <tex>1</tex> при вытягивании валета, 4дамы, 5короля или туза Для доказательства того, 6}. что <mathtex>\xi, \eta</tex> независимы, требуется рассмотреть все <tex>\alpha,\beta</mathtex> и проверить выполнение равенства:<mathtex>P((\xi \leqslant \alpha)\cap(\eta \leqslant \beta)) = P(\xi \leqslant \alpha) \cdot P(\eta\leqslant \beta)</mathtex> Для примера рассмотрим <tex>\alpha = 0, \beta = 0</tex>, остальные рассматриваются аналогично: <tex>P((\xi \leqslant 0)\cap(\eta \leqslant 0)) = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{5}{36} </tex> <tex>P(\xi \leqslant 0) \cdot P(\eta \leqslant 0) = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{1}{4} </tex> <tex> \cdot </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{5}{9} </tex> <tex> = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{5}{36} </tex> ==== Тетраэдр ====Рассмотрим вероятностное пространство «тетраэдр». Каждое число соответствует грани тетраэдра (по аналогии с игральной костью): <tex>\Omega = \{0, 1, 2, 3\}</tex> - случайные величины. <mathtex>\xi(i) = i \bmod 2</mathtex>, <tex>\eta(i) = \left \lfloor \dfrac{i % }{2} \right \rfloor</tex>. Рассмотрим случай: <tex>\alpha = 0</tex>, <mathtex>\beta = 1</tex>. <tex>P(\xi \leqslant 0) = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{1}{2} </tex>, <tex>P(\eta\leqslant 1) = 1</mathtex>, <tex>P(i(\xi \leqslant 0) \cap (\eta \leqslant 1)) = [i <math/tex> <tex dpi = "160" >\geqslantdfrac{1}{2} </mathtex> 4]. Пусть  Для этих значений <mathtex>\alpha</mathtex> и <tex>\beta</tex> события являются независимыми, так же, как и для других (рассматривается аналогично), поэтому эти случайные величины независимы. Заметим, что если: <tex>\xi (i) = 0i \bmod 3</tex>, <mathtex>\betaeta(i) = \left \lfloor \dfrac{i}{3} \right \rfloor</mathtex>, то эти величины зависимы: положим <tex> \alpha = 0, \beta = 0</tex>. Тогда <tex>P(<math>\xi \leqslant0) = </mathtex> 0) <tex dpi = "160" > \dfrac{1}{2} </2tex> , <tex>P(\eta \leqslant 0) = <math/tex><tex dpi = "160" > \dfrac{3}{4} </tex> , <tex>P((\xi \leqslant 0) \cap (\eta \leqslant0)) = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{1}{4} </mathtex> <tex> \neq P(\xi \leqslant 0) \cdot P(\eta \leqslant 0)</tex>. = === Честная игральная кость ====Рассмотрим вероятностное пространство «честная игральная кость»: <tex>\Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}</tex>, <tex>\xi (i) = i \bmod 2</tex>, <tex>\eta (i) = \dfrac{\mathcal {b} i}{3 \mathcal {c}}</tex>.Для того, чтобы показать, что величины <tex>\xi, \eta</tex> зависимы, надо найти такие <tex>\alpha, \beta</tex>, при которых<tex>P((\xi \leqslant \alpha)\cap(\eta \leqslant \beta)) \neq P(\xi \leqslant \alpha) \cdot P(\eta \leqslant \beta)<math/tex> При <tex>\alpha = 0, \beta = 1</tex>: <tex>P((\xi \leqslant0)\cap(\eta \leqslant 1)) = </mathtex> <tex dpi = "160" > \dfrac{2}{6} </tex> <tex> = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{1}{3} </tex>, <tex>P(\xi \leqslant 0)= </tex> <mathtex dpi = "160" >\capdfrac{1}{2} </mathtex>(, <mathtex>P(\xi eta \leqslant1) = </tex> <tex dpi = "160" > \dfrac{5}{6} </mathtex>  <tex>P((\xi \leqslant 0)\cap(\eta \leqslant 1) = ) \neq P(\xi \leqslant 0) \cdot P(\eta \leqslant 1)</4tex>, откуда видно, что величины не являются независимыми. ==См. Эти события независимытакже==*[[Вероятностное пространство, элементарный исход, а значит случайные событие]]*[[Дискретная случайная величина]]*[[Математическое ожидание случайной величины \xi ]] == Источники информации ==*[http://nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/lec/node38.html НГУ {{---}} Независимость случайных величин] *[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B5%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_(%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9)#.D0.9D.D0.B5.D0.B7.D0.B0.D0.B2.D0.B8.D1.81.D0.B8.D0.BC.D1.8B.D0.B5_.D1.81.D0.BB.D1.83.D1.87.D0.B0.D0.B9.D0.BD.D1.8B.D0.B5_.D0.B2.D0.B5.D0.BB.D0.B8.D1.87.D0.B8.D0.BD.D1.8B Википедия {{---}} Независимость (теория вероятностей)] [[Категория: Дискретная математика и \eta независимы.алгоритмы]][[Категория: Теория вероятности]]