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두 사건이 독립이면 여사건끼리도 독립임을 증명 📂확률론

두 사건이 독립이면 여사건끼리도 독립임을 증명

정리

다음은 서로 동치다. P(AB)=P(A)P(B)P(ABc)=P(A)P(Bc)P(AcB)=P(Ac)P(B)P(AcBc)=P(Ac)P(Bc) P(A \cap B) = P(A)P(B) \\ P(A \cap B^c)=P(A)P(B^c) \\ P(A^c \cap B)=P(A^c)P(B) \\ P(A^c \cap B^c)=P(A^c)P(B^c)

설명

알아두면 큰 도움이 되는 팩트일 뿐만이 아니라 공식으로써도 유용하다.

증명

P(AB)=P(A)P(B)P(A \cap B) = P(A)P(B) 이라 가정하자. 다시 말해, 사건 AA, BB 는 독립이다. 여사건의 성질에 따라 P(A)=1P(Ac)P(B)=1P(Bc) P(A)=1-P(A^{ c }) \\ P(B)=1-P(B^{ c }) 이므로 P(AB)=P(A)P(B)P(A \cap B) = P(A)P(B) 의 우변은 P(A)P(B)=(1P(Ac))(1P(Bc))=1P(Ac)P(Bc)+P(Ac)P(Bc) \begin{align*} P(A)P(B)&=(1-P(A^{ c }))(1-P(B^{ c })) \\ =& 1-P(A^{ c })-P(B^{ c })+P(A^{ c })P(B^{ c }) \end{align*} 이고, 좌변은 드 모르간의 정리에 따라 P(AB)=1P((AB)c)=1P(AcBc) \begin{align*} P(A\cap B) =& 1-P((A\cap B)^{ c }) \\ =& 1-P(A^{ c }\cup B^{ c }) \end{align*} 이다. P(AB)=P(A)P(B)P(A \cap B) = P(A)P(B) 의 양변에 대입해서 정리하면 P(AcBc)=P(Ac)+P(Bc)P(Ac)P(Bc) P(A^{ c }\cup B^{ c })=P(A^{ c })+P(B^{ c })-P(A^{ c })P(B^{ c }) 을 얻는다. 여기서 사건 AA, BB 가 서로 독립이므로 확률의 덧셈정리에 의해 P(AcBc)=P(Ac)+P(Bc)P(AcBc) P(A^{ c }\cup B^{ c })=P(A^{ c })+P(B^{ c })-P(A^{ c }\cap B^{ c }) 따라서 P(Ac)P(Bc)=P(AcBc) P(A^{ c })P(B^{ c })=P(A^{ c }\cap B^{ c }) 을 얻는다. 즉, AABB 가 독립이면 AcA^cBcB^c 도 독립이다. 한편 P(A)P(Bc)=P(A)1P(B)=P(A)P(A)P(B)=P(A)P(A)P(B)+P(AB)=P(AB)P(B)=P(ABc) \begin{align*} P(A)P(B^{ c })&=P(A){1-P(B)} \\ &=P(A)-P(A)P(B) \\ &=P(A)-P(A)-P(B)+P(A\cup B) \\ &=P(A\cup B)-P(B) \\ &=P(A\cap B^{ c }) \end{align*} 이고, 이는 AcA^cBB 에 대해서도 마찬가지다.