概率论中，两个随机变量独立怎么证明？

P(A∪B)与P(AB)的区别主要在于概念不同。

随机事件A∪B称为A和B的和事件，它表示随机事件A或随机事件B中至少有一个发生；随机事件A∩B称为A和B的积事件，它表示随机事件A和随机事件B同时发生，通常地，我们把A∩B简写为AB。

所以，P(A∪B)表示随机事件A或随机事件B中至少有一个发生的概率，P(AB)表示随机事件A和随机事件B同时发生的概率。

扩展资料：

运算

1、交换律：A∪B=B∪A、AB=BA。

2、结合律：( A∪B )∪C=A∪( B∪C )。

3、分配律：A∪( BC )=( A∪B )( A∪C )、A( B∪C )=( AB )∪( AC )。

4、 摩根律：A B=A∪B、A ∪ B=A B。

在随机事件中dao，有许多事件，而这些事件之中又有联系，分析事件之间的关系，可以帮助我们更加深刻地认识随机事件；给出的事件的运算及运算规律，有助于我们讨论复杂事件。

随机变量独立的充要条件：
对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；
对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)
概率为P 设X,Y两随机变量，密度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。
常用的证明方法有三种：
1 证明P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B)
2 证明 p(x,y)=q(x)r(y)
3 证明 F(x,y)=G(x)H(y)