Sự khác biệt giữa các sự kiện độc quyền lẫn nhau

2019

Xác suất là một khái niệm toán học, hiện đã trở thành một môn học chính thức và là một phần quan trọng của thống kê. Thử nghiệm ngẫu nhiên trong xác suất là một hiệu suất tạo ra một kết quả nhất định, hoàn toàn dựa trên cơ hội. Kết quả của một thí nghiệm ngẫu nhiên được gọi là sự kiện. Trong xác suất, có nhiều loại sự kiện khác nhau, như đơn giản, hỗn hợp, loại trừ lẫn nhau, toàn diện, độc lập, phụ thuộc, có khả năng như nhau, v.v. Khi các sự kiện không thể xảy ra cùng một lúc, chúng được gọi là loại trừ lẫn nhau

Mặt khác, nếu mỗi sự kiện không bị ảnh hưởng bởi các sự kiện khác, chúng được gọi là các sự kiện độc lập . Hãy đọc toàn bộ bài viết được trình bày dưới đây để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa các sự kiện độc lập và loại trừ lẫn nhau.

Biểu đồ so sánh

Cơ sở để so sánh	Sự kiện loại trừ lẫn nhau	Sự kiện độc lập
Ý nghĩa	Hai sự kiện được cho là loại trừ lẫn nhau, khi sự xuất hiện của chúng không đồng thời.	Hai sự kiện được cho là độc lập, khi sự xuất hiện của một sự kiện không thể kiểm soát sự xuất hiện của sự kiện khác.
Ảnh hưởng	Sự xuất hiện của một sự kiện sẽ dẫn đến sự không xảy ra của sự kiện khác.	Sự xuất hiện của một sự kiện sẽ không có ảnh hưởng đến sự xuất hiện của sự kiện khác.
Công thức toán học	P (A và B) = 0	P (A và B) = P (A) P (B)
Đặt trong sơ đồ Venn	Không chồng chéo	Chồng chéo

Định nghĩa về sự kiện loại trừ lẫn nhau

Các sự kiện loại trừ lẫn nhau là những sự kiện không thể xảy ra đồng thời, nghĩa là khi sự kiện này xảy ra sẽ không xảy ra sự kiện khác. Những sự kiện như vậy không thể đúng cùng một lúc. Do đó, việc xảy ra một sự kiện làm cho việc xảy ra một sự kiện khác là không thể. Đây cũng được gọi là sự kiện rời rạc.

Hãy lấy một ví dụ về việc tung đồng xu, trong đó kết quả sẽ là đầu hoặc đuôi. Cả đầu và đuôi không thể xảy ra đồng thời. Lấy một ví dụ khác, giả sử nếu một công ty muốn mua máy móc, công ty có hai tùy chọn Máy A và B. Máy có hiệu quả về chi phí và năng suất tốt hơn, sẽ được chọn. Việc chấp nhận máy A sẽ tự động dẫn đến việc từ chối máy B và ngược lại.

Định nghĩa về sự kiện độc lập

Như tên cho thấy, các sự kiện độc lập là các sự kiện, trong đó xác suất của một sự kiện không kiểm soát xác suất xảy ra của sự kiện khác. Việc xảy ra hoặc không xảy ra của một sự kiện như vậy hoàn toàn không ảnh hưởng đến sự kiện xảy ra hoặc không xảy ra của một sự kiện khác. Sản phẩm của xác suất riêng biệt của chúng bằng với xác suất mà cả hai sự kiện sẽ xảy ra.

Hãy lấy một ví dụ, giả sử nếu một đồng xu được tung hai lần, theo đuôi trong cơ hội đầu tiên và đuôi trong lần thứ hai, các sự kiện là độc lập. Một ví dụ khác cho điều này, Giả sử nếu một con xúc xắc được lăn hai lần, 5 trong cơ hội đầu tiên và 2 trong lần thứ hai, các sự kiện là độc lập.

Sự khác biệt chính giữa các sự kiện độc lập và độc quyền lẫn nhau

Sự khác biệt đáng kể giữa các sự kiện độc lập và loại trừ lẫn nhau được xây dựng như sau:

Các sự kiện loại trừ lẫn nhau là những sự kiện khi sự xuất hiện của chúng không đồng thời. Khi sự kiện xảy ra một sự kiện không thể kiểm soát sự xuất hiện của sự kiện khác, sự kiện đó được gọi là sự kiện độc lập.
Trong các sự kiện loại trừ lẫn nhau, sự xuất hiện của một sự kiện sẽ dẫn đến sự không xảy ra của sự kiện kia. Ngược lại, trong các sự kiện độc lập, sự xuất hiện của một sự kiện sẽ không có ảnh hưởng đến sự xuất hiện của sự kiện kia.
Các sự kiện loại trừ lẫn nhau được biểu diễn dưới dạng toán học là P (A và B) = 0 trong khi các sự kiện độc lập được biểu diễn dưới dạng P (A và B) = P (A) P (B).
Trong sơ đồ Venn, các tập hợp không trùng nhau, trong trường hợp các sự kiện loại trừ lẫn nhau trong khi nếu chúng ta nói về các sự kiện độc lập thì các tập hợp trùng nhau.

Phần kết luận

Vì vậy, với các cuộc thảo luận ở trên, khá rõ ràng rằng cả hai sự kiện đều không giống nhau. Hơn nữa, có một điểm cần nhớ và đó là nếu một sự kiện loại trừ lẫn nhau, thì nó không thể độc lập và ngược lại. Nếu hai sự kiện A và B loại trừ lẫn nhau, thì chúng có thể được biểu thị là P (AUB) = P (A) + P (B) trong khi nếu các biến giống nhau độc lập thì chúng có thể được biểu thị là P (A∩B) = P (A) P (B).