只要事件A的结果对事件B的分布不带来任何影响，我们就说A和B是独立的。否则我们很难公理化自然语言意义...
从我查看的文献中看，这两种表达应该是一样的。p(B|A)=p(AB)p(A)=p(A,B)p(A)
P（AB）=P(A)P(B)=> A,B 独立P（AB）代表 A，B 同时发生的几率。独立事件：事件B发生或不发生对事件A不产生影响，就说事件A与事件B之间存在某种“独立性”，其对象可以是多个。
p(AB)和p(A∩B)无区别。表示两个事件共同发生的概率。P(A∩B)=P(A)P(B)的时候，才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。当且仅当A与B满足，P(A∩B)=0，且P(A)≠0，P(B)≠0，的时候，A与B是互斥的。条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率,条件概率...
p(ab)=p(a)p(b)的条件是A事件独立于B事件。p(ab)=p(a)p(b)。P(AB)表示两个时间同时发生的概率。设A，B是两事件，如果满足等式P(A∩B)=P(AB)=P(A)P(B)，则称事件A，B相互独立，简称A，B独立。若P(A)>0，P(B)>0则A，B相互独立与A，B互不相容不能同时成立，即独立必相容...
最简单的例子就是A=B时，两个事件是一样的，那么P（AB）=P(A)=P(B)
这个值并不简单地等于各自概率的乘积，除非A和B是相互独立的，即它们的发生互不影响。当A和B是独立的，我们可以得出P(AB) = P(A)P(B)。然而，如果A和B之间存在某种关联，那么它们同时发生的概率会受到彼此的影响，此时P(AB)就会不同于P(A)P(B)。直观来说，可以这样理解：如果A和B是两个...
P（A）代表事件A发生的概率，P（B）代表事件B发生的概率，P（AB）代表事件A和事件B同时发生的概率。A与B相互独立是指事件A发不发生与事件B发不发生没关系，不能用图表示吧。
不是，是P（AB）。是AB同时发生，并不是A发生或B发生。P(A)P(B)表示交集 P(A)+P(B)表示并集
一般情况下，P(B)和P(AB)是不相等的，因为它们分别表示不同的事件发生的概率。其中，P(B)表示事件B发生的概率，P(AB)表示事件A和B同时发生的概率。然而，在某些情况下，P(B)可以等于P(AB)。具体来说，如果事件A是事件B的子集，那么事件AB就等同于事件B，此时P(AB)就等于P(B)。换句话说，...