בסעיפים הקודמים למדנו להשתמש בידע נוסף כדי לעדכן הערכות הסתברותיות ראשוניות . התברר , למשל , שהידע בדבר תגובה חיובית לבדיקה של מחלה נדירה הגדילה כמעט פי 20 את ההסתברות למחלה . בסעיף זה נתמקד במצבים שבהם יתברר שהידע הנוסף אינו משנה את הערכת ההסתברות המקורית . במצבים אלו אומרים שקיימת אי תלות בין המאורעות . דוגמאות פשוטות לאי תלות בין מאורעות o מטילים קוביה / מטבע / סביבון פעם אחר פעם . מעצם ביצוע הניסוי ברור שכל מאורע הנוגע להטלה הראשונה הוא בלתי תלוי בכל מאורע הנוגע להטלה השניה . בקוביה , לדוגמה , המאורע " המספר בהטלה השניה מתחלק ב - " 3 הוא בלתי תלוי במאורע " המספר בהטלה הראשונה מתחלק ב - . " 3 o בדרכנו לעבודה ישנם שני רמזורים מרוחקים זה מזה . עקב המרחק , ברור שהמאורעות " אדום ברמזור הראשון" ו " אדום ברמזור השני " הם בלתי תלויים זה בזה ( שימו לב שהמאורעות אינם זרים ) . בניגוד לכך , למרות המרחק , המאורעות " גשם בתל אביב " ו " גשם בחיפה " בוודאי תלויים זה בזה . o דוגמאות נוספות לזוגות מאורעות שהם , בברור , בלתי תלויים זה בזה : " הצלחה בבחינה בסטטיסטיקה " ו "זכיה בפיס השבוע " ; וכן " יש ...
אל הספר