统计独立性 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。
集中不等式是数学中的一类不等式，描述了一个随机变量是否集中在某个取值附近。例如大数定律说明了一系列统计独立性同概率分布随机变量的平均值在概率上趋近于它们的数学期望，这表示随着变量数目增大，平均值会集中在数学期望附近。
在概率论及统计学中，马可夫过程是一个具备了马可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马可夫得名。马可夫过程是不具备记忆特质的。换言之，马可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是统计独立性、不相关的。
，在机器学习中是一系列以假设特征之间强统计独立性下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。
，在机器学习中是一系列以假设特征之间强统计独立性下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。