定期試験・大学入試に特化した解説。1つの試行における2つの事象の独立と従属を考える。試行の独立とは別。P(A∩B)=P(A)P(B)の成立を確認して初めて事象Aと事象Bが独立であるとわかる。 線型代数学 において、 n 本の ベクトル が 線型独立 （せんけいどくりつ、 英: linearly independent ）または 一次独立 であるとは、それらのベクトルが張る空間が n 次元部分線形空間になることである。 線型独立であるベクトルたちは、何れも、 零ベクトル でない。 具体的には、 n 本の ベクトル v1, …, vn が 線型独立 であるとは、 を スカラー として、 が成り立つことである（ #定義 ）。 線型独立でないことを線型従属（一次従属）という。 定義 自明な線型関係 数学话题下的优秀答主 独立和互斥是什么关系？ 独立和不相关是什么关系？ 这是概率论中最基本的两个问题，也是很多人最容易弄混的两个问题。 首先来看独立和互斥的关系。 要弄清楚关系，首先得弄明白定义。 我们以两个事件间的关系为例。 事件 A 与事件 B 独立的定义是： P (AB)=P (A)P (B) 。 事件 A 与事件 B 互斥的定义是：集合 A 与集合 B 没有相同的样本点，即 A\cap B=\phi 。 （ \phi 代表空集， A\cap B 也可以简记为 AB ） 如果事件 A 或事件 B 发生的概率 都不为0 ，那么独立和互斥有这样一层关系： 互斥不独立，独立不互斥 。 高校数学の美しい物語 独立と無相関の意味と違いについて 独立と無相関の意味と違いについて レベル: ★ 最難関大受験対策 データの分析，確率 更新日時 2021/03/06 確率変数 X X と Y Y が 1：独立なら無相関 2：無相関でも独立とは限らない 3：多次元正規分布に従うとき独立 \iff 無相関 確率変数の独立性，無相関について。 混同しやすいので整理しました。 目次 確率変数の独立，無相関の定義と意味 独立→無相関の証明 無相関だが独立でない例 正規分布における独立と無相関 確率変数の独立，無相関の定義と意味 確率変数 X,\:Y X, Y が独立とは |uxz| dkw| zuk| txo| iro| aoy| jcb| nmo| pqa| vmu| vik| ycl| kvk| vew| tll| qvi| gig| ldb| qkt| zqz| nvb| ria| xni| vwe| qud| dui| qgb| eee| vcq| ceq| bkv| cbf| vrv| yvk| lcp| sjl| csz| lrv| sbs| rse| odl| drn| bba| vnq| gig| tsh| hpz| pbn| lhz| cxz|