Эта статья находится в разработке!
Определение
| Определение: |
Независимые случайные величины - [math] \xi[/math] и [math]\eta[/math] называются независимыми, если [math]\forall \alpha ,\beta \in \mathbb R[/math] события [math][ \xi \leqslant \alpha ][/math] и [math][ \eta \leqslant \beta ][/math] независимы.
[math]P((\xi \leqslant \alpha) \bigcap (\eta \leqslant \beta)) = P(\xi \leqslant \alpha)·P(\eta \leqslant \beta)[/math] |
Иначе говоря, две случайные величины называются независимыми, если значение одной из них не влияет на значение другой.
Дискретные случайные величины
| Определение: |
Случайные величины [math]\xi_1,...,\xi_n[/math] с дискретным распределением независимы (в совокупности), если для [math]\forall a_1,...,a_n[/math] имеет место равенство:
[math]P(\xi_1=a_1,...,\xi_n=a_n)=P(\xi_1=a_1)·...·P(\xi_n=a_n)[/math] |
Стоит отметить, что если [math]\xi[/math] и [math]\eta[/math] - дискретные случайные величины, то достаточно рассматривать случай [math]\xi = \alpha[/math], [math]\eta = \beta[/math].
Примеры
Честная игральная кость
Рассмотрим вероятностное пространство честная игральная кость
[math]\Omega = \mathcal {f} 1, 2, 3, 4, 5, 6 \mathcal {g}[/math].
[math]\xi[/math] и [math]\eta[/math] - случайные величины.
[math]\xi (i) = i \% 2[/math], [math]\eta (i) = [i \geqslant 3][/math].
Для того, чтобы показать, что они независимы, надо рассмотреть все [math]\alpha[/math] и [math]\beta[/math].
Для примера рассмотрим: [math]\alpha = 0[/math], [math]\beta = 0[/math].
Тогда [math]P( \xi \leqslant 0) = \frac{1}{2}[/math], [math]P( \eta \leqslant 0) = \frac{2}{3}[/math], [math]P((\xi \leqslant 0) \cap (\eta \leqslant 0)) = \frac{1}{3}[/math].
Аналогичным образом можно проверить, что для оставшихся значений [math]\alpha[/math] и [math]\beta[/math] события также являются независимыми, а это значит, что случайные величины [math]\alpha[/math] и [math]\beta[/math] независимы.
Тетраедер
[math]\Omega = \mathcal {f} 0, 1, 2, 3 \mathcal {g}[/math].
[math]\xi[/math] и [math]\eta[/math] - случайные величины.
[math]\xi (x) = i \% 2[/math], [math]\eta(x) = \left \lfloor \frac{x}{2} \right \rfloor[/math]
Рассмотрим случай: [math]\alpha = 0[/math], [math]\beta = 0[/math].
[math]P(\xi \leqslant 0) = \frac{1}{2}[/math], [math]P(\eta \leqslant 1) = 1[/math]
[math]P(\xi \leqslant 0[/math] и [math]\eta \leqslant 1) = \frac{1}{2}[/math]
Для этих значений события являются независимыми, как и для других значений [math]\xi[/math] и [math]\eta[/math] (рассматривается аналогично), поэтому эти случайные величины независимы.
Заметим, что если:
[math]\xi (x) = i \% 3[/math], [math]\eta(x) = \left \lfloor \frac{x}{3} \right \rfloor[/math]
То эти величины зависимы, т.к. [math]\eta(3) = 1[/math], и в этом случае, мы можем однозначно определить значение [math]\xi[/math]
См. также
Дискретная случайная величина
Литература и источники информации
Независимость случайных величин
Википедия: Независимость (теория вероятностей)
