独立 (概率论) 编辑
在几率论里，说两个事件是独立的，直觉上是指一次实验中一事件的发生不会影响到另一事件发生的几率。例如，在一般情况下可以认为连续两次掷骰子得到的点数结果是相互独立的。类似地，两个随机变量是独立的，若其在一事件给定观测量的条件几率分布和另一事件没有被观测的几率分布是一样的。
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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。
在概率论与统计学中，独立同分布是指一组随机变量中每个变量的概率分布都相同，且这些随机变量互相独立。
鞅中心极限定理是概率论中的一个定理，对有界的随机变量而言，常见的经典中心极限定理是它的特殊情形。经典中心极限定理说，在一定条件下，独立同分布的随机变量之和，乘以适当的标准化因数后，会随机变量的收敛标准正态分布 。而鞅中心极限定理将独立假设放宽为：这些随机变量只需构成一个鞅中的随机增量。
在概率论与统计学中，独立同分布是指一组随机变量中每个变量的概率分布都相同，且这些随机变量互相独立。
在概率论与统计学中，独立同分布是指一组随机变量中每个变量的概率分布都相同，且这些随机变量互相独立。
在几率论和统计学中，指数分布是一种连续几率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进入机场的时间间隔、电话打进客服中心的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔、机器的寿命等。
在统计学中，巴苏定理指出任何完全性的充分统计量与任何辅助统计量独立。 这是Debabrata Basu于1955年发现的结论。