Independent Events, Independent Trial, Statistically Independent, Mutually Exclusive, Joint Events   독립 사건, 독립 시행, 통계적 독립, 통계적으로 독립, 상호 독립, 종속 사건, 상호 배타적, 상호 배반적, 배반 사건, 결합 사건

(2014-06-23)
1. 여러 확률적 사건들을 함께 바라다 본 경우

  ㅇ 독립 사건, 독립 시행, 상호 독립, 통계적 독립 (Statistically Independent)
     - 언제나 관계없이 일어나는 현상
        . 사건들 간에 전혀 상관성이 없는 경우

     - 독립사건일 필요충분조건  =>  P[AB] = P[A]P[B]
        . 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확률에 전혀 영향을 주지않음

     - 두 확률변수 X 및 Y에 대해 한 변수가 취하는 값이 다른 변수에 무관
        . 다른 확률변수가 취하는 값에 영향을 받지 않음
           .. 기대값 E[XY] = E[X]E[Y]
           .. 공분산 Cov(X,Y) = 0  (단, 공분산 = 0 이라도 상호독립적이 아닐 수도 있음)

     - `무기억성` 또는 `메모리가 없음`이라고도 함

  ㅇ 종속 사건 (Dependent Events)
     - 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생에 영향을 줌
        . 사건들 간에 상관성이 있는 경우

  ㅇ 배반(배타) 사건, 상호 배타적(배반적) (Exclusive Events, Mutually Exclusive)
     - 동시에 일어날 수 없는 사건들
        . 한 사건이 일어나면 다른 사건이 절대로 일어날 수 없을 때

     - 사건 A 와 B 가 A ∩ B = 0 일 때 성립   =>   P[A∩B] = 0
        . 두 사건의 교집합공집합이되는 사건들

  ㅇ 결합 사건 (Joint Events)
     - 동시에 함께 고려하는 확률적 사건들
     - 표현 :  결합사건 AB,  결합확률 P[AB]


[확률공간]1. 표본공간,사건공간,확률공간  2. 확률 실험  3. 확률 사건  4. 표본 원소  5. 독립,종속,배반,결합 사건  6. 벤 다이어그램  
  1.   기술공통
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          1.   1. 표본공간,사건공간,확률공간
              2. 확률 실험
              3. 확률 사건
              4. 표본 원소
              5. 독립,종속,배반,결합 사건
              6. 벤 다이어그램
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