独立和互斥的关系

性质不同、关系不同、影响不同。

1、独立是指互不影响，互斥是指不能同时发生，或者说，事件A,B独立，则P(A ∩ B)=P(A)P(B);而事件A,B互斥，则P(A∪B)=P(A)+P(B)。

2、独立事件之间的发生互不影响，但可能会同时发生；互斥事件是不可能同时发生的事件即交集为空，但可能会产生相互影响（比如A发生，B就一定不发生了），从联系上来说，独立事件可能是互斥事件也可能不是互斥的，而互斥事件一定不是独立事件。

3、互斥不独立，独立不互斥是在事件 A 与事件 B 发生的概率都不为0的情况下才有的结论。一般情况下这个结论不成立。随机变量独立是由分布函数定义的，而不相关只是用一阶矩（即数学期望）定义的。分布函数是比矩更高的概念，分布函数能决定矩，而矩未必能决定分布函数。当然这只是直观的说明。