獨立性怎么判斷 你會如何判斷一個人是否獨立？
審計的獨立性本質怎么界定？你會如何判斷一個人是否獨立？怎么判斷兩個事件是不是獨立事件？如何理解模塊獨立性?用什么指標來衡量模塊獨立性？概率論問題，關于判斷獨立性問題，離散概率和連續(xù)概率的獨立怎么判斷？
本文導航
- 審計的獨立性本質怎么界定
- 你會如何判斷一個人是否獨立？
- 怎么判斷兩個事件是不是獨立事件
- 如何理解模塊獨立性?用什么指標來衡量模塊獨立性?
- 概率論問題，關于判斷獨立性問題
- 離散概率和連續(xù)概率的獨立怎么判斷?
審計的獨立性本質怎么界定
通常的理解，獨立性包括實質上的獨立性與形式上的獨立性兩個方面含義。
所謂實質上的獨立，是要求注冊會計師與委托單位之間必須實實在在地毫無利害關系。本質上是指注冊會計師在審計過程中保持的一種公正無偏的態(tài)度，一種在履行專業(yè)判斷和發(fā)表審計意見時不依賴和屈從于外界的壓力的精神狀態(tài)。它要求注冊會計師在執(zhí)業(yè)過程中嚴格保持超然性，不能主觀偏袒任何一方當事人，尤其不應使自己的結論依附和屈從于持反對意見利益集團或人士的影響和壓力。
所謂形式上的獨立性，又稱為“形體獨立性”、“外在獨立性”或“表面獨立性”，是對第三者而言的，即注冊會計師必須在第三者面前呈現(xiàn)一種獨立于委托單位的身份。如果注冊會計師具備了實質上的獨立，但是報表使用者卻認為他們是客戶的辯護人，那么審計的作用就會大大降低。因此，報表使用者對這種實質上的獨立性的信任也很重要。這種信任使得注冊會計師必須具備形式上的獨立性。具體是指審計人員必須與委托人和被審計單位沒有任何特殊的利益關系，如不得在客戶中有直接經濟利益、不能是客戶的貸款人、不得與客戶存在近親關系等。
實質上的獨立和形式上的獨立是兩個不同的概念，但有時又密不可分。實質上的獨立性是無形的，難以測量的；而形式上的獨立性是有形的，可以觀察的。注冊會計師在執(zhí)行審計業(yè)務時，不僅要保持實質上的獨立，而且要保持形式上的獨立。因為實質上的獨立只有當注冊會計師在整個審計過程中真正保持中立（即不偏不倚）時才成立，而形式上的獨立則是社會公眾對注冊會計師獨立性評判的結果。在現(xiàn)實中，即使注冊會計師確實保持了實質上的獨立，但如果社會公眾認為其偏袒了委托人或其他任何一方而有失形式上的獨立，則審計結果再正確也是徒勞，他的服務也會喪失其價值。因此，形式上的獨立是實質上的獨立的重要保證，也是社會公眾評價注冊會計師工作、進而決定對注冊會計師信賴與否的標準。
你會如何判斷一個人是否獨立？
一個人要想一輩子有抱負，有理想，有人格，在思想上和精神上有獨立的個性和作為，表現(xiàn)要吃苦耐勞。俗話說得好，吃得苦中苦，方為人上人。說的就是這個道理，人生下來，就是來人間受苦的，人不吃苦，就不會有創(chuàng)新精神，因此，可以這么認為，理想抱負是一個人最初的應該樹立起來的，正確人生觀，實現(xiàn)理想抱負就是這個人的價值觀，思想和精神就是一個人最高級的理想抱負了，人是這樣的為了實現(xiàn)個人確立的目標，在一刻不停地奮斗拼搏著，這就是這個人確立起來的世界觀了。所以，人在碰到困難的時候，一定不能忘記你自己最初確立起來的世界觀、人生觀和價值觀，這其中就有你是思想精神，更有你的理想抱負。
怎么判斷兩個事件是不是獨立事件
事件A不影響事件B的發(fā)生，稱這兩個事件獨立，記為P(AB)=P(A)P(B)。
所謂獨立事件就是某事件發(fā)生的概率與其它任何事件都無關，用集合的概念解釋即集合之內所有事件發(fā)生的可能性范圍互不相交。
設A，B是兩事件，如果滿足等式P(A∩B)=P(AB)=P(A)P(B)，則稱事件A，B相互獨立，簡稱A，B獨立。
注：1、P(A∩B)就是P(AB)
擴展資料
事件A和B的交集為空，A與B就是互斥事件，也叫互不相容事件。也可敘述為：不可能同時發(fā)生的事件。如A∩B為不可能事件（A∩B=Φ），那么稱事件A與事件B互斥，其含義是：事件A與事件B在任何一次試驗中不會同時發(fā)生。
設A，B為隨機事件，若同時發(fā)生的概率等于各自發(fā)生的概率的乘積，則A，B相互獨立。
一般地，設A1，A2，...，An是n(n≥2) 個事件，如果對于其中任意2個，任意3個，...，任意n個事件的積事件的概率，都等于各事件概率之積，則稱A1，A2，...，An相互獨立。
如何理解模塊獨立性?用什么指標來衡量模塊獨立性?
模塊獨立性是指每個模塊只完成系統(tǒng)要求的獨立的子功能（即：功能單一），并且與其他模塊的聯(lián)系最少且接口簡單（比如：只有一個接口）。模塊的獨立程度可以由兩個定性標準度量；內聚和耦合耦合衡量不同模塊之間互相依賴的緊密程度。
但是，在一個系統(tǒng)的模塊結構中沒有哪兩個模塊可以完全獨立，所以，要力爭模塊之間盡量獨立，以得到一個質量良好的模塊結構。一般采用兩個準則衡量軟件的模塊獨立性：模塊間的耦合，模塊的內聚。
擴展資料
功能模塊獨立性通過制定具有單一功能并且和其他功能模塊沒有過多聯(lián)系的功能模塊來實現(xiàn)的。每個功能模塊只涉及該軟件要求的一個具體子功能，而且與軟件結構的其他部分的接口是簡單的。
功能模塊獨立性好的軟件接口簡單，易于編制，獨立的功能模塊也比較容易測試和維護，限制了功能模塊之間由于聯(lián)系緊密而引起的修改副作用。獨立性是保證軟件質量的重要因素。
概率論問題，關于判斷獨立性問題
獨立的字面意義就是A，B事件的發(fā)生互不影響，概率中定義事件A，B獨立是滿足P（AB）=P（A）P（B），即事件的概率等于概率的積。
判斷隨機事件獨立用P（AB）=P（A）P（B）隨機變量X，Y獨立的判定就比較多了，P{X=i，Y=j}=P{X=i}*{Y=j}
（離散型）分布函數(shù)F（X，Y）=F（x）*F（y）（離散連續(xù)都行）密度函數(shù)f（X，Y）=f（x）*f（y）
（連續(xù)型）上面即為聯(lián)合分布等于邊緣分布的乘積。
與相關性的關系
假設隨機變量X、Y的相關系數(shù)存在。如果X和Y相互獨立，那么X、Y不相關。反之，若X和Y不相關，X和Y卻不一定相互獨立。不相關只是就線性關系來說的，而相互獨立是就一般關系而言的。
設A，B為隨機事件，若同時發(fā)生的概率等于各自發(fā)生的概率的乘積，則A，B相互獨立。一般地，設A1，A2，...，An是n(n≥2) 個事件，如果對于其中任意2個，任意3個，...，任意n個事件的積事件的概率，都等于各事件概率之積，則稱A1，A2，...，An相互獨立。
以上內容參考：百度百科-獨立性
離散概率和連續(xù)概率的獨立怎么判斷?
離散概率和連續(xù)概率的獨立可以根據(jù)概率分布的等同條件來判斷。
事件獨立性的三種判斷方法：
1、離散型，概率分布就是分布律；
2、連續(xù)型，概率分布就是函數(shù)密度；
3、混合型，概率分布就是分布函數(shù)。
概率區(qū)別頻率
對事件發(fā)生可能性大小的量化引入“概率”。獨立重復試驗總次數(shù)n,事件A發(fā)生的頻數(shù)μ，事件A發(fā)生的頻率Fn(A)=μ/n，A的頻率Fn(A)如果有穩(wěn)定值，就稱頻率μ/n的穩(wěn)定值p為事件A發(fā)生的概率，記作P(A)=p（概率的統(tǒng)計定義）。
P(A)是客觀的，而Fn(A)是依賴經驗的。統(tǒng)計中有時也用n很大的時候的Fn(A)值當概率的近似值。
以上資料參考;百度百科—概率
