事件B相互独立．如果事件A与B相互独立，那么A与，与B，与也都相互独立．

　　[说明]　

　　(1)利用公式P(A|B)＝P(A)和P(A∩B)＝P(A)P(B)说明事件A，B的相互独立性是比较困难的，通常是直观判断一个事件的发生与否是否影响另一个事件的发生．

　　(2)独立事件强调一个事件的发生与否对另一个事件发生的概率没有影响，互斥事件则是强调两个事件不能同时发生．

　　3．离散型随机变量的均值与方差

　　一般地，若离散型随机变量X的分布列为

X x1 x2 ... xi ... xn P p1 p2 ... pi ... pn 　　

　　则称E(X)＝x1p1＋x2p2＋...＋xipi＋...＋xnpn为随机变量X的均值或数学期望，它反映了离散型随机变量取值的平均水平．

　　称D(X)＝(xi－E(X))2pi为随机变量X的方差，为随机变量X的标准差．

　　4．几种常见的分布列

　　(1)二点分布：如果随机变量X的分布列具有下表的形式，则称X服从二点分布，并称p＝P(X＝1)为成功概率.

X 0 1 P 1－p p 　　

　　二点分布又称0－1分布、伯努利分布．

　　(2)超几何分布：一般地，在含有M件次品的N件产品中，任取n件，其中恰有X件次品，则X＝k的概率为P(X＝k)＝，k＝0,1,2，...，m，即超几何分布的分布列为

X 0 1 ... m P ... 　　其中k＝min{M，n}，且n≤N，M≤N，n，M，N∈N＋.

[注意]　解决超几何分布的有关问题时，注意识别模型，即将试验中涉及的事物看成相应的产品、次品，得到超几何分布的参数n，M，N.