Probabilità/Spazi di probabilità: differenze tra le versioni

:Se per due eventi <math>A</math> e <math>B</math>, <math>p(A ∩\cap B)</math> non è uguale a <math>p(A)p(B)</math>, allora <math>A</math> e <math>B</math> si dicono correlati o dipendenti. Se <math>p(A ∩\cap B) > p(A)p(B)</math>, in modo che <math>p(A|B) > p(A) e p(B|A) > p(B)</math>, allora gli eventi sono detti correlati positivamente (risposta alla domanda #2 sopra). Se, invece, <math>p(A ∩\cap B) < p(A)p(B)</math>, affinché <math>p(A|B) < p(A)</math> e <math>p(B|A) < p(B)</math>, si dice che gli eventi sono correlati negativamente.

:In un campionamento casuale semplice, dobbiamo prendere un campione casuale da una popolazione, non tenendo alcun ordine secondo cui scegliamo l'individuo specifico. In statistica, un campione casuale semplice è un sottogruppo di soggetti (un campione) scelti da un insieme più grande (popolazione). Ogni individuo è scelto a caso e del tutto casualmente, in modo che ogni individuo abbia la stessa probabilità di essere scelto in qualsiasi momento durante il processo di campionamento, e ciascun sottogruppo di soggetti <math>k</math> abbia la stessa probabilità di essere scelto per il campione come qualsiasi altro sottogruppo di soggetti <math>k</math>. Il campionamento casuale semplice può essere effettuato con o senza sostituzione, se è tipicamente fatto senza, cioè, si evita deliberatamente la scelta di qualsiasi membro della popolazione più di una volta. Quando il campione viene prelevato con sostituzione invece, lo stesso individuo può essere scelto più di una volta. Quando il campione viene prelevato senza sostituzione, lo stesso individuo può essere scelto più di una volta in un dato campione. Pertanto, il campionamento casuale di un individuo alla volta significa che ogni individuo possibile nel grande gruppo ha la stessa probabilità di essere estratto.