Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Вероятность.doc
Скачиваний:
34
Добавлен:
14.11.2019
Размер:
1.42 Mб
Скачать

Независимость трех и более событий

Если событий три или больше, то различают два вида независимости: попарную и взаимную.

События A1, A2, A3, … , An называются попарно независимыми, если независимы события в каждой из пар этих событий, то есть для любых ij верно, что P(AiAj)=P(Ai)P(Aj). В частности, три события A, B и C будут попарно независимыми, если

События A1, A2, A3, … , An называются взаимно независимыми (или независимыми в совокупности), если для любого набора из этих n событий верно, что вероятность их одновременного появления равна произведению их вероятностей. В частности, три события A, B и C будут взаимно независимыми, если

Из этих двух определений следует, что если события взаимно независимые, то они обязательно попарно независимые. Действительно, если что-то верно для любого набора, то это верно в том числе и для любой пары. Поэтому, когда употребляют термин «независимые события» без уточнения как именно независимые, то следует понимать, что они взаимно независимые. Разберём, что такое взаимная независимость событий с точки зрения здравого смысла на примере трёх событий. Если событие A не зависит от появления любой комбинации событий B и C, то кроме независимости от событий B и C это ещё означает независимость от события BC. Другими словами: должно ещё выполняться равенство P(A)=P(A|BC). Учитывая определение условной вероятности получим P(ABC)= =P(A)∙P(BC)=P(A)∙P(B)∙P(C). Действительно, данное определение совпадает с представлениями о независимости, следующими из здравого смысла.

Рассмотрим ещё один вопрос: если из взаимной независимости следует попарная, то не следует ли из попарной взаимная? Правильный ответ: нет, не следует. Чтобы доказать это достаточно привести хотя бы один пример трёх попарно независимых событий, которые не являются взаимно независимыми. Такой пример был найден советским математиком Бернштейном. Он предложил взять тетраэдр (тетраэдр — это правильная объёмная фигура, состоящая из четырёх одинаковых равносторонних треугольников) и покрасить одну его сторону в красный цвет, другую в синий, третью в зелёный, а на четвёртую частично разукрасить в красный цвет, частично в синий и частично в зелёный (см. рис. 7).

Экспериментом будет подбрасывание тетраэдра с фиксацией нижней грани после падения. Пусть событие A: «на оказавшейся внизу грани присутствует красный цвет», с обытие B: «на оказавшейся внизу грани присутствует синий цвет» и событие C: «на оказавшейся внизу грани присутствует зелёный цвет». Тогда событиями AB, AC, BC и ABC будет событие: «на оказавшейся внизу грани присутствуют все три цвета». В силу симметрии тетраэдра возможно использование классического способа вычисления вероятностей, согласно которому вероятности того, что тетраэдр упадёт на каждую из четырех граней, равны друг другу и равны ¼. Для реализации каждого из событий A, B и C возможно два способа: тетраэдр упадёт на грань, целиком закрашенную в соответствующий цвет, и на грань, содержащую все три цвета. Поэтому P(A)=P(B)=P(C)=2/4=1/2. А вероятности одновременной реализации любой комбинации этих трёх событий равны: P(AB)=P(AC)=P(BC)=P(ABC)=1/4. Очевидно, что выполняются три равенства, обеспечивающие попарную независимость событий A, B и C: . А четвёртое равенство, которое как раз и позволяет отличить взаимную независимость от попарной не выполнятся: , поскольку . Поэтому введённые события A, B и C попарно независимые, но не взаимно независимые. Если интуиция подсказывала Вам, что события A, B и C не должны были быть даже попарно независимыми, то могу сказать, что интуиция Вас не подвела. Попарная независимость не более чем арифметический фокус, и если бы бросаемая фигура не была бы симметричной, никакой независимости бы не было.