Quando a ocorrência de um evento não afeta a probabilidade de outro
Independência é uma noção fundamental na teoria das probabilidades, assim como na estatística e na teoria dos processos estocásticos. Dois eventos são independentes , estatisticamente independentes ou estocasticamente independentes se, falando informalmente, a ocorrência de um não afeta a probabilidade de ocorrência do evento. outro ou, equivalentemente, não afeta as probabilidades. Da mesma forma, duas variáveis aleatórias são independentes se a realização de uma não afeta a distribuição de probabilidade da outra.
Ao lidar com coleções de mais de dois eventos, duas noções de independência precisam ser distinguidas. Os eventos são chamados de independentes aos pares se quaisquer dois eventos na coleção forem independentes um do outro, enquanto independência mútua (ou independência coletiva ) de eventos significa, informalmente falando, que cada event é independente de qualquer combinação de outros eventos na coleção. Existe uma noção semelhante para coleções de variáveis aleatórias. A independência mútua implica independência entre pares, mas não o contrário. Na literatura padrão da teoria das probabilidades, estatística e processos estocásticos, independência sem maiores qualificações geralmente se refere à independência mútua.
Definição Para eventos Dois eventos Dois eventos A Não. A. e B Não. são independentes (muitas vezes escrito como A :: B Não. Aperp B} ou A :: :: B Não. Aperp !!!perp B} , onde o último símbolo muitas vezes também é usado para a independência condicional) se e somente se sua probabilidade conjunta é igual ao produto de suas probabilidades:
P ( A ─ ─ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) P ( B ) {displaystyle mathrm {P} (Acap B)=mathrm {P} (A)mathrm {P} (B)} (Eq.1 )
A ─ ─ B ≠ ≠ ∅ ∅ Não. Acap Bneq emptyset } indica que dois eventos independentes A Não. A. e B Não. têm elementos comuns em seu espaço de amostra para que eles não sejam mutuamente exclusivos (mutalmente exclusivo iff A ─ ─ B = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ∅ ∅ Não. Acap B=emptyset } ). Por que isso define a independência é clara por reescrever com probabilidades condicionais P ( A ∣ ∣ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ─ ─ B ) P ( B ) Não. P(Amid B)={frac {P(Acap B)}{P(B)}}} como a probabilidade em que o evento A Não. A. ocorre desde que o evento B Não. tem ou se presume ter ocorrido:
P ( A ─ ─ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) P ( B ) ⟺ ⟺ P ( A ∣ ∣ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ─ ─ B ) P ( B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) . {displaystyle mathrm {P} (Acap B)=mathrm {P} (A)mathrm {P} (B)iff mathrm {P} (Amid B)={frac {mathrm {P} (Acap B)}{mathrm {P} (B)}}=mathrm {P} (A).} e da mesma forma
P ( A ─ ─ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) P ( B ) ⟺ ⟺ P ( B ∣ ∣ A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ─ ─ B ) P ( A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( B ) . {displaystyle mathrm {P} (Acap B)=mathrm {P} (A)mathrm {P} (B)iff mathrm {P} (Bmid A)={frac {mathrm {P} (Acap B)}{mathrm {P} (A)}}=mathrm {P} (B).} Assim, a ocorrência de B Não. não afeta a probabilidade de A Não. A. e vice-versa. Em outras palavras, A Não. A. e B Não. são independentes um para o outro. Embora as expressões derivadas possam parecer mais intuitivas, elas não são a definição preferida, pois as probabilidades condicionais podem ser indefinidas se P ( A ) (A)} ou P ( B ) (B)} são 0. Além disso, a definição preferida deixa claro pela simetria que quando A Não. A. é independente de B Não. , B Não. é também independente de A Não. A. .
Probabilidades Declarado em termos de probabilidades, dois eventos são independentes se e somente se a relação de probabilidades de A Não. A. e B Não. é a unidade (1). Analogamente com probabilidade, isso é equivalente às probabilidades condicionais sendo iguais às probabilidades incondicionais:
O ( A ∣ ∣ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = O ( A ) e O ( B ∣ ∣ A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = O ( B ) , {displaystyle O(Amid B)=O(A){text{ and }}O(Bmid A)=O(B),} ou às probabilidades de um evento, dado o outro evento, sendo iguais às probabilidades do evento, dado o outro evento não ocorrer:
O ( A ∣ ∣ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = O ( A ∣ ∣ ? ? B ) e O ( B ∣ ∣ A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = O ( B ∣ ∣ ? ? A ) . {displaystyle O(Amid B)=O(Amid neg B){text{ and }}O(Bmid A)=O(Bmid neg A).} A razão de chances pode ser definida como
O ( A ∣ ∣ B ) : O ( A ∣ ∣ ? ? B ) , {displaystyle O(Amid B):O(Amid neg B),} ou simetricamente para probabilidades de B Não. dados A Não. A. , e assim é 1 se e somente se os eventos são independentes.
Mais de dois eventos Um conjunto finito de eventos ( A Eu... ? Eu... = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 n {displaystyle {A_{i}}_{i=1}^{n}} é emparelhado independente se cada par de eventos é independente - isto é, se e somente se para todos os pares distintos de índices m , k Não. ,
P ( A m ─ ─ A k ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A m ) P ( A k ) {displaystyle mathrm {P} (A_{m}cap A_{k})=mathrm {P} (A_{m})mathrm {P} (A_{k})} (Eq.2 )
Um conjunto finito de eventos é mutuamente independentes se cada evento é independente de qualquer interseção dos outros eventos - isto é, se e somente para cada k ≤ ≤ n Não. e para cada índice k 1 ≤ ≤ Eu... 1 < ⋯ ⋯ < Eu... k ≤ ≤ n {displaystyle 1leq i_{1} ,
P ( ⋂ ⋂ JJ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 k A Eu... JJ ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ? ? JJ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 k P ( A Eu... JJ ) {displaystyle mathrm {P} left(bigcap _{j=1}^{k}A_{i_{j}}right)=prod _{j=1}^{k}mathrm {P} (A_{i_{j}})} (Eq.3 )
Isso é chamado de regra de multiplicação para eventos independentes. Não é uma condição única que envolve apenas o produto de todas as probabilidades de todos os acontecimentos individuais; deve ser verdadeiro para todos os subconjuntos de eventos.
Para mais de dois eventos, um conjunto de eventos mutuamente independentes é (por definição) independente aos pares; mas o inverso não é necessariamente verdadeiro.
Log de probabilidade e conteúdo de informação Declarado em termos de log de probabilidade, dois eventos são independentes se e somente se o log de probabilidade do evento conjunto for a soma do log de probabilidade dos eventos individuais:
log P ( A ─ ─ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = log P ( A ) + log P ( B ) {displaystyle log mathrm {P} (Acap B)=log mathrm {P} (A)+log mathrm {P} (B)} Na teoria da informação, o log de probabilidade negativo é interpretado como conteúdo de informação e, portanto, dois eventos são independentes se e somente se o conteúdo de informação do evento combinado for igual à soma do conteúdo de informação dos eventos individuais:
Eu... ( A ─ ─ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = Eu... ( A ) + Eu... ( B ) {displaystyle mathrm {I} (Acap B)=mathrm {I} (A)+mathrm {I} (B)} Consulte Conteúdo informativo § Aditividade de eventos independentes para obter detalhes.
Para variáveis aleatórias com valores reais Duas variáveis aleatórias Duas variáveis aleatórias X - Sim. e Y Não. Sim. são independentes se e somente se (iff) os elementos do sistema π gerados por eles são independentes; isto é, para cada x Não. e Sim. - Sim. , os eventos ( X ≤ ≤ x ? Não. {Xleq x}} e ( Y ≤ ≤ Sim. ? Não. {Yleq y}} são eventos independentes (como definido acima em Eq.1 ). Isso é, X - Sim. e Y Não. Sim. com funções de distribuição cumulativa F X ( x ) (x)} e F Y ( Sim. ) (y)} , são independentes sef a variável aleatória combinada ( X , Y ) (X,Y)} tem uma função de distribuição cumulativa conjunta
F X , Y ( x , Sim. ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X ( x ) F Y ( Sim. ) para todos x , Sim. {displaystyle F_{X,Y}(x,y)=F_{X}(x)F_{Y}(y)quad {text{para todos }}x,y} (Eq.4 )
ou equivalente, se as densidades de probabilidade f X ( x ) (x)} e f Y ( Sim. ) (y)} e a densidade de probabilidade conjunta f X , Y ( x , Sim. ) (x,y)} existir,
f X , Y ( x , Sim. ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = f X ( x ) f Y ( Sim. ) para todos x , Sim. . (x,y)=f_{X}(x)f_{X}(x)f_{Y}(y)quad {text{para todos }}x,y.} Mais de duas variáveis aleatórias Um conjunto finito de n Não. variáveis aleatórias ( X 1 , ...... , X n ? Não. {X_{1},ldotsX_{n}}} é independente se e somente se cada par de variáveis aleatórias for independente. Mesmo que o conjunto de variáveis aleatórias seja emparelhado independente, não é necessariamente mutuamente independentes como definido a seguir.
Um conjunto finito de n Não. variáveis aleatórias ( X 1 , ...... , X n ? Não. {X_{1},ldotsX_{n}}} o mutuamente independentes se e somente se para qualquer sequência de números ( x 1 , ...... , x n ? {displaystyle {x_{1},ldotsx_{n}}} , os eventos ( X 1 ≤ ≤ x 1 ? , ...... , ( X n ≤ ≤ x n ? Não. {X_{1}leq x_{1}},ldots{X_{n}leq x_{n}}} são eventos mutuamente independentes (como definido acima em Eq.3 ). Isto é equivalente à seguinte condição na função de distribuição cumulativa conjunta F X 1 , ...... , X n ( x 1 , ...... , x n ) Não. F_{X_{1},ldotsX_{n}}(x_{1},ldotsx_{n})} . Um conjunto finito de n Não. variáveis aleatórias ( X 1 , ...... , X n ? Não. {X_{1},ldotsX_{n}}} é mutuamente independente se e somente se
F X 1 , ...... , X n ( x 1 , ...... , x n ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X 1 ( x 1 ) )) ...... )) F X n ( x n ) para todos x 1 , ...... , x n Não. F_{X_{1},ldotsX_{n}}(x_{1},ldotsx_{n})=F_{X_{1}}(x_{1})cdot ldots cdot F_{X_{n}}(x_{n})quad {text{para todos }}x_{1},ldotsx_{n}} (Eq.5 )
Observe que não é necessário aqui exigir que a distribuição de probabilidade facilite para todos os possíveis k Não. - Elemento subconjuntos como no caso para n Não. eventos. Isso não é necessário porque por exemplo. F X 1 , X 2 , X 3 ( x 1 , x 2 , x 3 ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X 1 ( x 1 ) )) F X 2 ( x 2 ) )) F X 3 ( x 3 ) Não. F_{X_{1},X_{2},X_{3}}(x_{1},x_{2},x_{3})=F_{X_{1}}(x_{1})cdot F_{X_{2}}(x_{2})cdot F_{X_{3}}(x_{3})} implica F X 1 , X 3 ( x 1 , x 3 ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X 1 ( x 1 ) )) F X 3 ( x 3 ) Não. F_{X_{1},X_{3}}(x_{1},x_{3})=F_{X_{1}}(x_{1})cdot F_{X_{3}}(x_{3})} .
A medida teoricamente inclinada pode preferir substituir eventos ( X ∈ ∈ A ? Não. {Xin A}} para eventos ( X ≤ ≤ x ? Não. {Xleq x}} na definição acima, onde A Não. A. é qualquer conjunto Borel. Essa definição é exatamente equivalente ao acima quando os valores das variáveis aleatórias são números reais. Tem a vantagem de trabalhar também para variáveis aleatórias de valor complexo ou para variáveis aleatórias que tomam valores em qualquer espaço mensurável (que inclui espaços topológicos dotados por σ-algebras apropriadas).
Para vetores aleatórios com valores reais Dois vetores aleatórios X = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ( X 1 , ...... , X m ) T {displaystyle mathbf] {X} =(X_{1},ldotsX_{m})^{mathrm {T} }} e Y = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ( Y 1 , ...... , Y n ) T {displaystyle mathbf] {Y} =(Y_{1},ldotsY_{n})^{mathrm {T} }} são chamados independentes se
F X , Y ( x , Sim. ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X ( x ) )) F Y ( Sim. ) para todos x , Sim. F_{mathbf {X,Y} }(mathbf {x,y})=F_{mathbf {X} }(mathbf {x})cdot F_{mathbf {Y} }(mathbf {y})quad {text{para todos }}mathbf {x}mathbf {y} } (Eq.6 )
Onde? F X ( x ) (X} }(mathbf {x})} e F Y ( Sim. ) (Y} }(mathbf {y})} denotar as funções de distribuição cumulativa de X {displaystyle mathbf {X} } } e Y - Sim. e F X , Y ( x , Sim. ) (X,Y} }(mathbf {x,y})} denota sua função de distribuição cumulativa conjunta. Independência de X {displaystyle mathbf {X} } } e Y - Sim. é muitas vezes denotado por X :: :: Y {displaystyle mathbf {X} perp !!perp mathbf {Y} } .
Escrito no sentido componente, X {displaystyle mathbf {X} } } e Y - Sim. são chamados independentes se
F X 1 , ...... , X m , Y 1 , ...... , Y n ( x 1 , ...... , x m , Sim. 1 , ...... , Sim. n ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X 1 , ...... , X m ( x 1 , ...... , x m ) )) F Y 1 , ...... , Y n ( Sim. 1 , ...... , Sim. n ) para todos x 1 , ...... , x m , Sim. 1 , ...... , Sim. n . Não. F_{X_{1},ldotsX_{m},Y_{1},ldotsY_{n}}(x_{1},ldotsx_{m},y_{1},ldotsy_{n})=F_{X_{1},ldotsX_{m}}(x_{1},ldotsx_{m})cdotsy F_{Y_{1},ldots Y_{n}}(y_{1},ldotsy_{n})quad {text{para all }}x_{1},ldotsx_{m},y_{1},ldotsy_{n}.} Para processos estocásticos Para um processo estocástico A definição de independência pode ser estendida de vetores aleatórios para um processo estocástico. Portanto, é necessário para um processo estocástico independente que as variáveis aleatórias obtidas por amostragem do processo em qualquer n Não. vezes ) 1 , ...... , ) n {displaystyle t_{1},ldotst_{n}} são variáveis aleatórias independentes para qualquer n Não. .
Formalmente, um processo estocástico ( X ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{X_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} é chamado independente, se e somente se para todos n ∈ ∈ N {displaystyle nin mathbb Não. e para todos ) 1 , ...... , ) n ∈ ∈ T {displaystyle t_{1},ldotst_{n}in {mathcal {T}}}
F X ) 1 , ...... , X ) n ( x 1 , ...... , x n ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X ) 1 ( x 1 ) )) ...... )) F X ) n ( x n ) para todos x 1 , ...... , x n Não. F_{X_{t_{1}},ldotsX_{t_{n}}}(x_{1},ldotsx_{n})=F_{X_{t_{1}}}(x_{1})cdot ldots cdot F_{X_{t_{n}}}(x_{n})quad {text{para todos }}x_{1},ldotsx_{n}} (Eq.7 )
Onde? F X ) 1 , ...... , X ) n ( x 1 , ...... , x n ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( X ( ) 1 ) ≤ ≤ x 1 , ...... , X ( ) n ) ≤ ≤ x n ) Não. F_{X_{t_{1}},ldotsX_{t_{n}}}(x_{1},ldotsx_{n})=mathrm {P} (X(t_{1})leq x_{1},ldotsX(t_{n})leq x_{n})} . A independência de um processo estocástico é uma propriedade dentro de um processo estocástico, não entre dois processos estocásticos.
Para dois processos estocásticos A independência de dois processos estocásticos é uma propriedade entre dois processos estocásticos ( X ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{X_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} e ( Y ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{Y_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} que são definidos no mesmo espaço de probabilidade ( Ω Ω , F , P ) (Omega{mathcal {F}},P)} . Formalmente, dois processos estocásticos ( X ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{X_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} e ( Y ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{Y_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} é dito ser independente se para todos n ∈ ∈ N {displaystyle nin mathbb Não. e para todos ) 1 , ...... , ) n ∈ ∈ T {displaystyle t_{1},ldotst_{n}in {mathcal {T}}} , os vetores aleatórios ( X ( ) 1 ) , ...... , X ( ) n ) ) (X(t_{1}),ldotsX(t_{n})})} e ( Y ( ) 1 ) , ...... , Y ( ) n ) ) (Y(t_{1}),ldotsY(t_{n})} são independentes, ou seja, se
F X ) 1 , ...... , X ) n , Y ) 1 , ...... , Y ) n ( x 1 , ...... , x n , Sim. 1 , ...... , Sim. n ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = F X ) 1 , ...... , X ) n ( x 1 , ...... , x n ) )) F Y ) 1 , ...... , Y ) n ( Sim. 1 , ...... , Sim. n ) para todos x 1 , ...... , x n Não. F_{X_{t_{1}},ldotsX_{t_{n}},Y_{t_{1}},ldotsY_{t_{n}}}(x_{1},ldotsx_{n},y_{1},ldotsy_{n})=F_{X_{t_{1}},ldotsX_{t_{n}}}(x_{n}, F_{Y_{t_{1}},ldotsY_{t_{n}}}(y_{1},ldotsy_{n})quad {text{para todos }}x_{1},ldotsx_{n}} (Eq.8 )
σ-álgebras independentes As definições acima (Eq.1 e Eq.2 ) são ambos generalizados pela seguinte definição de independência para σ-algebras. Vamos. ( Ω Ω , Σ Σ , P ) Não. (OmegaSigmamathrm {P})} ser um espaço de probabilidade e deixar A {displaystyle {mathcal {A}}} e B {displaystyle {mathcal {B}}} ser dois sub-σ-algebras de Σ Σ Não. Sim. . A {displaystyle {mathcal {A}}} e B {displaystyle {mathcal {B}}} é dito ser independente se, sempre que A ∈ ∈ A Não. Ain {mathcal {A}}} e B ∈ ∈ B Não. Bin {mathcal {B}}} ,
P ( A ─ ─ B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) P ( B ) . {displaystyle mathrm {P} (Acap B)=mathrm {P} (A)mathrm {P} (B).} Da mesma forma, uma família finita de σ-algebras ( ? ? Eu... ) Eu... ∈ ∈ Eu... (tau _{i}) I. , onde Eu... Não. Eu... é um conjunto de índices, é dito ser independente se e somente se
Gerenciamento de contas Gerenciamento de contas ( A Eu... ) Eu... ∈ ∈ Eu... ∈ ∈ ? ? Eu... ∈ ∈ Eu... ? ? Eu... : P ( ⋂ ⋂ Eu... ∈ ∈ Eu... A Eu... ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ? ? Eu... ∈ ∈ Eu... P ( A Eu... ) {displaystyle forall left(A_{i}right)_{iin I}in prod nolimits _{iin I}tau _{i}: mathrm {P} left(bigcap nolimits _{iin I}A_{i}right)=prod nolimits _{iin I}mathrm {P} left(A_{i}right)} e uma família infinita de σ-álgebras é considerada independente se todas as suas subfamílias finitas são independentes.
A nova definição relaciona-se diretamente com as anteriores:
Dois eventos são independentes (no sentido antigo) se e somente se as σ-algebras que geram são independentes (no novo sentido). A σ-algebra gerada por um evento E ∈ ∈ Σ Σ Não. Ein Sigma } é, por definição, σ σ ( ( E ? ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ( ∅ ∅ , E , Ω Ω ∖ ∖ E , Ω Ω ? . {displaystyle sigma ({E})={emptysetE,Omega setminus E,Omega }.} Duas variáveis aleatórias X - Sim. e Y Não. Sim. definido por Ω Ω Não. - Sim. são independentes (no velho sentido) se e somente se as σ-algebras que geram são independentes (no novo sentido). A σ-algebra gerada por uma variável aleatória X - Sim. tomando valores em algum espaço mensurável S Não. S. consiste, por definição, de todos os subconjuntos de Ω Ω Não. - Sim. da forma X - Sim. - Sim. 1 ( U ) (U)} , onde U Não. é qualquer subconjunto mensurável de S Não. S. . Usando esta definição, é fácil mostrar que se X - Sim. e Y Não. Sim. são variáveis aleatórias e Y Não. Sim. é constante, então X - Sim. e Y Não. Sim. são independentes, uma vez que a σ-algebra gerada por uma variável aleatória constante é a σ-algebra trivial ( ∅ ∅ , Ω Ω ? {displaystyle {varnothing\ Ómega }} . Probabilidade zero eventos não podem afetar a independência, então a independência também detém se Y Não. Sim. é apenas Pr-quase seguramente constante.
Propriedades Autoindependência Observe que um evento é independente de si mesmo se e somente se
P ( A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ─ ─ A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) )) P ( A ) ⟺ ⟺ P ( A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 0 ou P ( A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1. (A)=mathrm {P} (A)=mathrm {P} (Acap A)=mathrm {P} (A)cdot mathrm {P} (A)iff mathrm {P} (A)=0{text{ or }}mathrm {P} (A)=1.} Assim, um evento é independente de si mesmo se e somente se ocorre quase certamente ou seu complemento ocorre quase certamente; este fato é útil para provar leis zero-um.
Expectativa e covariância Se X - Sim. e Y Não. Sim. são variáveis aleatórias estatisticamente independentes, então o operador de expectativa E {displaystyle operatorname} Não. tem a propriedade
E Não. X n Y m ] = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = E Não. X n ] E Não. Y m ] , {displaystyle operatorname} {E} [X^{n}Y^{m}]=operatorname {E} [X^{n]operatorname [E] [Y^{m],} e a covariância - Sim. Não. X , Y ] {displaystyle operatorname {cov} [X,Y]} é zero, como segue de
- Sim. Não. X , Y ] = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = E Não. X Y ] - Sim. - Sim. E Não. X ] E Não. Y ] . {displaystyle operatorname {cov} [X,Y]=operatorname [E] [XY]-operatorname [E] [X]operatorname {E} [Y]
O inverso não é válido: se duas variáveis aleatórias têm uma covariância de 0, elas ainda podem não ser independentes.
Da mesma forma para dois processos estocásticos ( X ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{X_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} e ( Y ) ? ) ∈ ∈ T {displaystyle left{Y_{t}right}_{tin {mathcal {T}}} : Se eles são independentes, então eles não estão relacionados com a decoração.
Função característica Duas variáveis aleatórias X - Sim. e Y Não. Sim. são independentes se e somente se a função característica do vetor aleatório ( X , Y ) (X,Y)} satisfaz
φ φ ( X , Y ) ( ) , S ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = φ φ X ( ) ) )) φ φ Y ( S ) . {displaystyle varphi _{(X,Y)}(t,s)=varphi _{X}(t)cdot varphi _{Y}(s).} Em particular, a função característica da sua soma é o produto das suas funções características marginais:
φ φ X + Y ( ) ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = φ φ X ( ) ) )) φ φ Y ( ) ) , {displaystyle varphi _{X+Y}(t)=varphi _{X}(t)cdot varphi _{Y}(t),} embora a implicação inversa não seja verdadeira. Variáveis aleatórias que satisfazem a última condição são chamadas subindependentes.
Exemplos Jogando dados O evento de obter um 6 na primeira vez que um dado é lançado e o evento de obter um 6 na segunda vez são independentes . Por outro lado, o evento de obter um 6 na primeira vez que um dado é lançado e o evento de a soma dos números vistos na primeira e na segunda tentativa ser 8 não são independentes.
Tirar cartas Se duas cartas são retiradas com substituição de um baralho de cartas, o evento de tirar um cartão vermelho na primeira tentativa e o de tirar um cartão vermelho na segunda tentativa são independentes . Por outro lado, se duas cartas são retiradas sem de um baralho de cartas, o evento de tirar um cartão vermelho na primeira tentativa e o de tirar um cartão vermelho na segunda tentativa não são . independente, porque um baralho que teve uma carta vermelha removida tem proporcionalmente menos cartas vermelhas.
Independência mútua e em pares Emparelhado independente, mas não mutuamente independente, eventos Eventos mutualmente independentes Considere os dois espaços de probabilidade mostrados. Em ambos os casos, P ( A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 {displaystyle mathrm {P} (A)=mathrm {P} (B)=1/2} e P ( C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 4 (C)=1/4} . As variáveis aleatórias no primeiro espaço são independentes em pares porque P ( A | B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A | C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) {displaystyle mathrm {P} (A|B)=mathrm {P} (A|C)=1/2=mathrm {P} (A)} , P ( B | A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( B | C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( B ) {displaystyle mathrm {P} (B|A)=mathrm {P} (B|C)=1/2=mathrm {P} (B)} e P ( C | A ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( C | B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 4 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( C ) {displaystyle mathrm {P} (C|A)=mathrm (P} (C|B)=1/4=mathrm {P} (C)} ; mas as três variáveis aleatórias não são mutuamente independentes. As variáveis aleatórias no segundo espaço são independentes e mutuamente independentes. Para ilustrar a diferença, considere condicionamento em dois eventos. No caso independente, embora qualquer evento seja independente de cada um dos outros dois individualmente, não é independente da interseção dos outros dois:
P ( A | B C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 4 40 4 40 + 1 40 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 4 5 ≠ ≠ P ( A ) {displaystyle mathrm {P} (A|BC)={frac {frac {4}{40}}{{frac {4}{40}}+{frac {1}{40}}}=# {4}{5}}neq mathrm {P} (A)} P ( B | A C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 4 40 4 40 + 1 40 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 4 5 ≠ ≠ P ( B ) {displaystyle mathrm {P} (B|AC)={frac {4}{40}}{{{4}{40}}+{frac {1}{40}}}=# {4}{5}}neq mathrm {P} (B)} P ( C | A B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 4 40 4 40 + 6 40 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 2 5 ≠ ≠ P ( C ) {displaystyle mathrm {P} (C|AB)={frac {frac {4}{40}}{{frac {4}{40}}+{frac {6}{40}}}=# {2}{5}}neq mathrm {P} (C)} No caso mutuamente independente, entretanto,
P ( A | B C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 16. 1 16. + 1 16. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 2 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) {displaystyle mathrm {P} (A|BC)={frac {frac {1}{16}}{{frac {1}{16}+{frac {1}{16}}}=** {1}{2}}=mathrm {P} (A)} P ( B | A C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 16. 1 16. + 1 16. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 2 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( B ) {displaystyle mathrm {P} (B|AC)={frac {frac {1}{16}}{{frac {1}{16}+{frac {1}{16}}}=** {1}{2}}=mathrm {P} (B)} P ( C | A B ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 16. 1 16. + 3 16. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 4 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( C ) {displaystyle mathrm {P} (C|AB)={frac {frac {1}{16}}{{frac {1}{16}+{frac {3}{16}}}=** {1}{4}}=mathrm {P} (C)} Independência tripla, mas sem independência de pares É possível criar um exemplo de três eventos em que
P ( A ─ ─ B ─ ─ C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ) P ( B ) P ( C ) , {displaystyle mathrm {P} (Acap Bcap C)=mathrm {P} (A)mathrm {P} (B)mathrm {P} (C),} e ainda assim, dois dos três eventos não são independentes entre pares (e, portanto, o conjunto de eventos não é mutuamente independente). Este exemplo mostra que a independência mútua envolve requisitos sobre os produtos das probabilidades de todas as combinações de eventos, e não apenas dos eventos individuais como neste exemplo.
Independência condicional Para eventos Os eventos A Não. A. e B Não. são condicionalmente independentes dado um evento C Não. C. quando
P ( A ─ ─ B ∣ ∣ C ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( A ∣ ∣ C ) )) P ( B ∣ ∣ C ) {displaystyle mathrm {P} (Acap Bmid C)=mathrm {P} (Amid C)cdot mathrm {P} (Bmid C)} .
Para variáveis aleatórias Intuitivamente, duas variáveis aleatórias X - Sim. e Y Não. Sim. são condicionalmente independentes dado Z. Não. se, uma vez Z. Não. é conhecido, o valor de Y Não. Sim. não adiciona nenhuma informação adicional sobre X - Sim. . Por exemplo, duas medições X - Sim. e Y Não. Sim. da mesma quantidade subjacente Z. Não. não são independentes, mas eles são condicionalmente independentes dado Z. Não. (a menos que os erros nas duas medidas estejam de alguma forma conectados).
A definição formal de independência condicional baseia-se na ideia de distribuições condicionais. Se X - Sim. , Y Não. Sim. e Z. Não. são variáveis aleatórias discretas, então definimos X - Sim. e Y Não. Sim. para ser condicionalmente independente dado Z. Não. se
P ( X ≤ ≤ x , Y ≤ ≤ Sim. | Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( X ≤ ≤ x | Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) )) P ( Y ≤ ≤ Sim. | Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) {displaystyle mathrm {P} (Xleq x,Yleq y;|;Z=z)=mathrm {P} (Xleq x;|;Z=z)cdot mathrm {P} (Yleq y;|;Z=z)} para todos x Não. , Sim. - Sim. e zangão. Não. tal que P ( Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) > 0 (Z=z)>0} . Por outro lado, se as variáveis aleatórias forem contínuas e tiverem uma função de densidade de probabilidade conjunta f X Y Z. ( x , Sim. , zangão. ) (x,y,z)} , então X - Sim. e Y Não. Sim. são condicionalmente independentes dado Z. Não. se
f X Y | Z. ( x , Sim. | zangão. ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = f X | Z. ( x | zangão. ) )) f Y | Z. ( Sim. | zangão. ) {displaystyle f_{XY|Z}(x,y|z)=f_{X|Z}(x|z)cdot f_{Y|Z}(y|z)} para todos os números reais x Não. , Sim. - Sim. e zangão. Não. tal que f Z. ( zangão. ) > 0 {displaystyle f_{Z}(z)>0} .
Se discreto X - Sim. e Y Não. Sim. são condicionalmente independentes dado Z. Não. , então
P ( X = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = x | Y = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = Sim. , Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = P ( X = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = x | Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) (X=x|Y=y,Z=z)=mathrm {P} (X=x=z)} para qualquer x Não. , Sim. - Sim. e zangão. Não. com P ( Z. = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = zangão. ) > 0 (Z=z)>0} . Isto é, a distribuição condicional para X - Sim. dados Y Não. Sim. e Z. Não. é o mesmo que o dado Z. Não. sozinho. Uma equação semelhante mantém para as funções de densidade de probabilidade condicional no caso contínuo.
A independência pode ser vista como um tipo especial de independência condicional, uma vez que a probabilidade pode ser vista como um tipo de probabilidade condicional na ausência de eventos.
Más resultados...