者之间确实是互不影响的，所以称它们相互独是可以理解的现在不难把独性的概念推广到多 个离散型随机变量的场合，这就是下面的定义 定义2.4设5，…，5n是n个离散型随机量，5，的可能取值为a4=1,…,mk=1,2,) 如果对于任意的一组(ak,…,ak),恒有 P5=ak,,5n=ak)=P5=a%人…P5n=ak） (2.19) 成立，则称5，…，5n是相互独立的 例2.9在n重贝努里试验中，令 ?=1若在第次试验中事作出现 l≤i≤n 0,若在第次试验中事件4不出现 则n,(1≤i≤n)的可能取值为1或0，对a,=1或0(1≤区，容易验证有 Pn=a,…,nn=an)=P(=ab…Pn=an) 成立，所以几，…，。是相互独立的随机变量者之间确实是互不影响的,所以称它们相互独是可以理解的.现在不难把独性的概念推广到多 个离散型随机变量的场合,这就是下面的定义. 定义 2.4 设   n , , 1  是 n 个离散型随机量, i  的可能取值为 a (i =1,  ,n;k =1,2, ) ik 如果对于任意的一组( nkn a k , ,a 1 1  ),恒有 ( , , ) ( ), ( ) P 1 a1k1 n ank P 1 a1k1 P n ank n  =   = =  =   = (2.19) 成立,则称   n , , 1  是相互独立的. 例 2.9 在 n 重贝努里试验中,令    = 若在第 次试验中事件 不出现 若在第 次试验中事件 出现 ， i A i A i 0 1,  1≤i≤n, 则 i (1≤i≤n)的可能取值为 1 或 0,对 i a =1 或 0((1≤i≤n),容易验证有 ( , , ) ( ), ( ) P 1 = a1  n = an = P 1 = a1 P n = an 成立,所以  n , , 1  是相互独立的随机变量