如何判斷是否為獨立事件？
已知A 與B 為樣本空間中的兩個事件， 若P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B)，則稱A 事件與B 為獨立事件； 若P(A\cap B)\ne P(A)\cdot P(B)，則稱A 事件與B 為相關事件。
互斥事件獨立嗎？
互斥事件與相互獨立事件的區別 兩個事件互斥是指兩個事件不可能同時發生，兩個事相互獨立是指一個事件的發生與否對另一個事件發生的概率沒有影響。 它們雖然都描繪了兩個事件間的關係，但所描繪的關係是根本不同的。 ，所以A、B不是互相獨立。
互斥事件怎麼算？
互斥就是互相排斥，所以若A、B為互斥事件，則A發生，B一定不發生；B發生，A一定不發生。 互斥事件：兩事件的交集是空集合，即A∩B=ψ，p(A∩B) = 0。
p(a’∩b’)怎麼算？
P(A∩B)＝P. (B)P(A|B)＝P. (A)P(B|A)，此即為乘法法則。 P(A)＝1 － P(Ac)或P(Ac)＝1 － P(A)。
事件互相獨立是什麼意思？
如果集合中的任意兩個事件相互獨立，則這些事件稱為兩兩獨立（Pairwise independent），而事件相互獨立（Mutually independent）指每個事件獨立於集合中其他事件的任何交集。 在機率論、統計學和隨機過程的標準文獻中，沒有限定詞的獨立通常指相互獨立。
p(a|b)是什麼意思？
條件機率（英語：conditional probability）就是事件A在事件B發生的條件下發生的機率。 條件機率表示為P（A|B），讀作「A在B發生的條件下發生的機率」。 邊際機率是某個事件發生的機率。
互斥是什麼意思？
在邏輯學中，互斥（Mutually Exclusive）是一種邏輯關係，指幾個變量或事件之中的任一個不可能與其他一個或多個同時為真，或同時發生的情況。
什麼是相依事件？
3. 相依事件(Dependent event)：樣本須為相依(Dependent)→每組樣本之間不獨立，即選擇一案例為樣本時，會影響另一樣本是否被納入。 例如：分析一群高血壓患者，平均服藥前、服藥後5分鐘、服藥後30分鐘以及服藥後1小時之血壓值是否有差異，需同時納入4次量測值，故為相依事件。
什麼是邊際機率？
邊際機率(marginal probability) 在有兩個以上的事件的樣本空間中，若僅考慮某一事件個別發生的機率，稱為邊際機率。 舉例： 其中P(A1), P(A2), P(B1), P(B2) 為邊際機率。
獨立事件怎麼算？
2.定義：當兩事件A 與B 滿足P(A∩B)＝P. (A)P(B)時，稱A 與B 為「獨立事件(independent event)」 ，否則稱事件A、B 為相關(或相依)(dependent event)事件。
期望值如何算？
在機率論和統計學中，一個離散性隨機變數的期望值（或數學期望，亦簡稱期望，物理學中稱為期待值）是試驗中每次可能的結果乘以其結果機率的總和。
條件機率怎麼算？
我們可以從條件機率的定義P(A | B)= ，P(B)﹥0 得到P(A∩B)= P(B)?P(A | B)。 以符號表示如下： 又從P(B | A)= ，P(A)﹥0，我們可以得到條件機率的乘法法則的另一 個形式P(A∩B)=P. (A)?P(B | A)。
什麼是交集聯集？
聯集(union)：兩個事件A 和B 的聯集是一個新的集合(事件)，其中的出象屬於A，或屬於B，或者同時屬於兩者。 A?B = {? ??: ? ?A 或? ?B}. 交集(intersection)：兩個事件A 和B 的交集也是一個新的集合(事件)，其中的出象必然同時屬於A 也屬於B。
p/a是什麼意思？
事件A的機率一般會寫成P(A)、p(A)或Pr(A)。 機率的數學概念可延伸到無限的樣本空間甚至不可數的樣本空間，但需要用上機率測度的概念。 任意一個滿足上述條件的函數P都可以作為樣本空間Ω的機率函數，稱函數值P(A)為Ω中事件A的機率。
聯集符號怎麼打？
在[插入] 索引標籤的[符號] 群組中，按一下[方程式] 下方的箭號，然後按一下[插入新方程式]。 在[方程式工具] 底下，[設計] 索引標籤的[符號] 群組中，按一下[更多] 箭號。 按一下符號集名稱旁的箭號，然後選取要顯示的符號集。 按一下您要插入的符號。