独立性怎么判断 你会如何判断一个人是否独立？
审计的独立性本质怎么界定？你会如何判断一个人是否独立？怎么判断两个事件是不是独立事件？如何理解模块独立性?用什么指标来衡量模块独立性？概率论问题，关于判断独立性问题，离散概率和连续概率的独立怎么判断？
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审计的独立性本质怎么界定
通常的理解，独立性包括实质上的独立性与形式上的独立性两个方面含义。
所谓实质上的独立，是要求注册会计师与委托单位之间必须实实在在地毫无利害关系。本质上是指注册会计师在审计过程中保持的一种公正无偏的态度，一种在履行专业判断和发表审计意见时不依赖和屈从于外界的压力的精神状态。它要求注册会计师在执业过程中严格保持超然性，不能主观偏袒任何一方当事人，尤其不应使自己的结论依附和屈从于持反对意见利益集团或人士的影响和压力。
所谓形式上的独立性，又称为“形体独立性”、“外在独立性”或“表面独立性”，是对第三者而言的，即注册会计师必须在第三者面前呈现一种独立于委托单位的身份。如果注册会计师具备了实质上的独立，但是报表使用者却认为他们是客户的辩护人，那么审计的作用就会大大降低。因此，报表使用者对这种实质上的独立性的信任也很重要。这种信任使得注册会计师必须具备形式上的独立性。具体是指审计人员必须与委托人和被审计单位没有任何特殊的利益关系，如不得在客户中有直接经济利益、不能是客户的贷款人、不得与客户存在近亲关系等。
实质上的独立和形式上的独立是两个不同的概念，但有时又密不可分。实质上的独立性是无形的，难以测量的；而形式上的独立性是有形的，可以观察的。注册会计师在执行审计业务时，不仅要保持实质上的独立，而且要保持形式上的独立。因为实质上的独立只有当注册会计师在整个审计过程中真正保持中立（即不偏不倚）时才成立，而形式上的独立则是社会公众对注册会计师独立性评判的结果。在现实中，即使注册会计师确实保持了实质上的独立，但如果社会公众认为其偏袒了委托人或其他任何一方而有失形式上的独立，则审计结果再正确也是徒劳，他的服务也会丧失其价值。因此，形式上的独立是实质上的独立的重要保证，也是社会公众评价注册会计师工作、进而决定对注册会计师信赖与否的标准。
你会如何判断一个人是否独立？
一个人要想一辈子有抱负，有理想，有人格，在思想上和精神上有独立的个性和作为，表现要吃苦耐劳。俗话说得好，吃得苦中苦，方为人上人。说的就是这个道理，人生下来，就是来人间受苦的，人不吃苦，就不会有创新精神，因此，可以这么认为，理想抱负是一个人最初的应该树立起来的，正确人生观，实现理想抱负就是这个人的价值观，思想和精神就是一个人最高级的理想抱负了，人是这样的为了实现个人确立的目标，在一刻不停地奋斗拼搏着，这就是这个人确立起来的世界观了。所以，人在碰到困难的时候，一定不能忘记你自己最初确立起来的世界观、人生观和价值观，这其中就有你是思想精神，更有你的理想抱负。
怎么判断两个事件是不是独立事件
事件A不影响事件B的发生，称这两个事件独立，记为P(AB)=P(A)P(B)。
所谓独立事件就是某事件发生的概率与其它任何事件都无关，用集合的概念解释即集合之内所有事件发生的可能性范围互不相交。
设A，B是两事件，如果满足等式P(A∩B)=P(AB)=P(A)P(B)，则称事件A，B相互独立，简称A，B独立。
注：1、P(A∩B)就是P(AB)
扩展资料
事件A和B的交集为空，A与B就是互斥事件，也叫互不相容事件。也可叙述为：不可能同时发生的事件。如A∩B为不可能事件（A∩B=Φ），那么称事件A与事件B互斥，其含义是：事件A与事件B在任何一次试验中不会同时发生。
设A，B为随机事件，若同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积，则A，B相互独立。
一般地，设A1，A2，...，An是n(n≥2) 个事件，如果对于其中任意2个，任意3个，...，任意n个事件的积事件的概率，都等于各事件概率之积，则称A1，A2，...，An相互独立。
如何理解模块独立性?用什么指标来衡量模块独立性?
模块独立性是指每个模块只完成系统要求的独立的子功能（即：功能单一），并且与其他模块的联系最少且接口简单（比如：只有一个接口）。模块的独立程度可以由两个定性标准度量；内聚和耦合耦合衡量不同模块之间互相依赖的紧密程度。
但是，在一个系统的模块结构中没有哪两个模块可以完全独立，所以，要力争模块之间尽量独立，以得到一个质量良好的模块结构。一般采用两个准则衡量软件的模块独立性：模块间的耦合，模块的内聚。
扩展资料
功能模块独立性通过制定具有单一功能并且和其他功能模块没有过多联系的功能模块来实现的。每个功能模块只涉及该软件要求的一个具体子功能，而且与软件结构的其他部分的接口是简单的。
功能模块独立性好的软件接口简单，易于编制，独立的功能模块也比较容易测试和维护，限制了功能模块之间由于联系紧密而引起的修改副作用。独立性是保证软件质量的重要因素。
概率论问题，关于判断独立性问题
独立的字面意义就是A，B事件的发生互不影响，概率中定义事件A，B独立是满足P（AB）=P（A）P（B），即事件的概率等于概率的积。
判断随机事件独立用P（AB）=P（A）P（B）随机变量X，Y独立的判定就比较多了，P{X=i，Y=j}=P{X=i}*{Y=j}
（离散型）分布函数F（X，Y）=F（x）*F（y）（离散连续都行）密度函数f（X，Y）=f（x）*f（y）
（连续型）上面即为联合分布等于边缘分布的乘积。
与相关性的关系
假设随机变量X、Y的相关系数存在。如果X和Y相互独立，那么X、Y不相关。反之，若X和Y不相关，X和Y却不一定相互独立。不相关只是就线性关系来说的，而相互独立是就一般关系而言的。
设A，B为随机事件，若同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积，则A，B相互独立。一般地，设A1，A2，...，An是n(n≥2) 个事件，如果对于其中任意2个，任意3个，...，任意n个事件的积事件的概率，都等于各事件概率之积，则称A1，A2，...，An相互独立。
以上内容参考：百度百科-独立性
离散概率和连续概率的独立怎么判断?
离散概率和连续概率的独立可以根据概率分布的等同条件来判断。
事件独立性的三种判断方法：
1、离散型，概率分布就是分布律；
2、连续型，概率分布就是函数密度；
3、混合型，概率分布就是分布函数。
概率区别频率
对事件发生可能性大小的量化引入“概率”。独立重复试验总次数n,事件A发生的频数μ，事件A发生的频率Fn(A)=μ/n，A的频率Fn(A)如果有稳定值，就称频率μ/n的稳定值p为事件A发生的概率，记作P(A)=p（概率的统计定义）。
P(A)是客观的，而Fn(A)是依赖经验的。统计中有时也用n很大的时候的Fn(A)值当概率的近似值。
以上资料参考;百度百科—概率
