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联合概率表达什么意思啊?
表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A，B)，或者P(A∩B)。在概率论中，联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。举例说明：假设X和Y都服从正态分布，那么P{X4，Y0}就是一个联合概率，表示X4，Y0两个条件同时成立的概率。
概率论P(AB)是[文]指事件A、 B同时发生的概率，[章]即联合概率.联合概[来]率表示两个事件共同[自]发生的概率.A 与 B 的联合概率表示为 P(AB) 或者 P(A，B)。概率[Z]论是研究随机性或不[B]确定性等现象的数学[L]。更精确地说，机率[O]论是用来模拟实验在[G]同一环境下会产生不[文]同结果的情状。
联合概率计算公式为[章]：P（B/A）=1[来]-P（B/A）或P[自]（A∪B）=P（A[Z]）。联合概率指在多[B]元的概率分布中多个[L]随机变量分别满足各[O]自条件，两个事件共[G]同发生的概率。A与[文]B的联合概率表示为[章]P（AB）或P（A[来]，B）或P（A∩B[自]），读作“A和B同[Z]时发生的概率”。
条件概率（Conditional Probability）：条件概率描述的是在已知某个事件B发生的条件下，另一个事件A发生的概率。条件概率通常记作P(A|B)，表示在B发生的条件下A发生的概率。性质 联合概率：联合概率满足概率的基本性质，即0 ≤ P(A， B) ≤ 1，且对于所有可能的事件组合，联合概率之和等于1。
互不相容事件和相互独立事件有什么区别?
概率公式不 同，若A与B为互斥事件 ，则有概率加法公式 P(A+B)=P(A)+P(B)，若A与B不为互斥事件 ，则有公式P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)；若A与B为相互独立事件 ，则有概率乘法公式P(AB)=p(A)P(B)互不相容又叫互斥，即两个事件不能同时发生，强调“同时发生”。
计算上不同 在算事件A和事件B[B]发生的概率时，在互[L]不相容事件中，它的[O]概率等于事件A发生[G]的概率加上事件B发[文]生的概率。在相互独[章]立的事件中，它的概[来]率等于事件A发生的[自]概率加上事件B发生[Z]的概率再减去事件A[B]、B同时发生的概率[L]。
表示不同 互不相容：事件A和[O]B的交集为空。相互[G]独立：满足P(AB[文])=P(A)P(B[章])。描述范围不同 互不相容：表明事件[来]A与事件B不可能同[自]时发生，即若事件A[Z]发生，事件B就不发[B]生或者事件B发生，[L]事件A就不发生。相[O]互独立：描述的是概[G]率层面，而不是事件[文]之间。
互不相容事件与相互[章]独立事件的区别主要[来]体现在定义、试验次[自]数和公式上。 定义不同：- 互不相容事件，又称[Z]互斥事件，指的是两[B]个事件不能同时发生[L]，强调的是“同时性[O]”。- 相互独立事件指的是[G]两个事件的发生与否[文]互不影响。
互不相容又叫互斥，[章]即两个事件不能同时[来]发生，强调“同时发[自]生”。而相互独立即[Z]使两个事件各自发生[B]与否与另一个事件的[L]发生与否没有关系；[O]比如：事件甲与事件[G]乙独立，那么如果甲[文]发生，乙可能发生也[章]可能不发生，反之亦[来]然。二者试验的次数[自]不同。
互不相容的定义：两个事件不能同时发生，这说明一个事件的发生与否，影响了另一个事件的概率了。所以不相容的事件，不可能相互独立。(2）区别二，性质不同：例，相互独立事件，直观上：A、B两个事件互相没有影响，A发不发生不影响B发不发生，B发不发生也不影响A发不发生。
详细解释下,互斥事件以及独立事件是怎么回事,什么意思
1、独立是说事件A发生跟事件B发生没关系 而互斥表示事件A发生的话，事件B就不会发生。这就是“有关系”。
2、这两个概念之间的关系，简单的说，就是没有关系。独立是说事件A发生跟事件B发生没关系。而互斥表示事件A发生的话，事件B就不会发生。这就是“有关系”。独立意味着AB事件同时发生的概率可以计算：P(AB)=P(A)P(B)，而互斥意味着AB时间同时发生的概率为0：P(AB)=0。
3、答案：对立事件是指两个事件中，一个事件的发生必然导致另一个事件不发生，即它们彼此对立。互斥事件是指多个事件中，任意两个事件同时发生的概率为零，即它们不能同时发生。独立事件则是多个事件中，一个事件的发生不受其他事件影响，各事件可以同时发生或不发生，相互之间没有影响。
4、事件A和B的交集为空，A与B就是互斥事件，也叫互不相容事件。也可叙述为：不可能同时发生的事件。如A∩B为不可能事件，那么称事件A与事件B互斥，其含义是：事件A与事件B在任何一次试验中不会同时发生。
