Зміст
У статистиці подія - це змінна в межах імовірності. Коли статистик намагається визначити ймовірність чогось трапитися, він намагається побачити, як дві події впливають одна на одну. Вони поділяють події на два типи: незалежні та залежні. Статистик повинен довести, що подія є незалежною або залежною від змінної.
Приклади незалежних подій
На думку педагогічного факультету Університету Джорджії, незалежною подією є те, коли дві змінні ймовірності жодним чином не впливають одна на одну. Наприклад, якщо людина два рази поспіль кидає кубики, результат не визначається кількістю кидків. Інший приклад - кидка кістки правша. Сам факт того, що людина правша, не впливає на результат даних.
Приклади залежних подій
Школа освіти Університету Джорджії визначає залежну подію як дві змінні, ймовірно, що вони впливають одна на одну. Наприклад: у колоді є лише 52 карти, усі з яких чорні або червоні, мають цифри, зображення королів і дам та такі символи, як піки, тузи, діаманти та палиці. Отже, якщо хтось бере в грі дві карти, ця людина може обчислити ймовірність того, які карти він витягнув.
Якісні міркування
Щоб пояснити різницю між залежною та незалежною подією, потрібні якісні пояснення. Наприклад, кафедра математики Університету штату Флорида наводить приклад людини, яка носить гіпс на лівій руці. Ми робимо висновок, що у людини повинна бути зламана ліва рука. Ці міркування допомагають показати, що це залежна подія. Це залежна подія, оскільки існує велика ймовірність того, що використання пластиру на певній ділянці вашого тіла визначить, що на цій ділянці є зламана кістка. Таким чином, можна зробити розрахунок ймовірностей.
З’ясування способу зв’язку змінних
Найбільшою проблемою в статистиці є намагання визначити, чи одна подія пов’язана з іншою. Дуже важко створити ймовірність незалежних подій, хоча це не означає, що це неможливо. Приклад ілюструє цю складність: скажімо, у людини є 7 як остання цифра CPF і що її день народження припадає на 3 січня. Статистик, який має достатньо ресурсів, може повідомити нам відсоток людей у країні, які мають день народження 3 січня і мають 7 як останню цифру CPF. Але розрахувати ймовірність того, що ці події вплинуть один на одного або відбудуться знову, важко або неможливо.