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在概率论和统计学中,两事件R和B在给定的另一事件Y发生时条件独立,类似于统计独立性,就是指当事件Y发生时,R发生与否和B发生与否就条件概率分布而言是独立的。换句话讲,R和B在给定Y发生时条件独立,当且仅当已知Y发生时,知道R发生与否无助于知道B发生与否,同样知道B发生与否也无助于知道R发生与否。
因为当事件Y发生时,R发生与否和B发生与否就条件概率分布而言是独立的。
两个随机变量X和Y在给定第三个随机变量Z的情况下条件独立当且仅当它们在给定Z时的条件概率分布互相独立,也就是说,给定Z的任一值,X的概率分布和Y的值无关,Y的概率分布也和X的值无关。
从基本定义可导出一套描述条件独立的重要法则。[1][2]
注:位于算式下方的逗号意为“和”。
