一、互斥
互不相容又叫互斥，即两个事件不能同时发生，强调“同时发生”。
发生了A就不能发生B，发生了B就不能发生A.
举例说明：就如去食堂吃饭和在WC拉粑粑。这两个是互斥事件。
概率公式：设有A、B两个集合
如果A、B互不相容，则A∩B=Φ，P（A∩B）= 0，P(B│A)= P(A│B)=0（理解：置一次骰子，A∩B=Φ，P（A∩B）= 0 是同时出现两个点概率为0. 同时，在A的情况下发生B，或在B的情况下，发生A。都是概率0）
二、独立
而互相独立即使两个事件各自发生与否与另一个事件的发生与否没有关系；
A和B独立的意思就是，A发生和B发生没有关系，A发生不会影响B发生，A和B也可能同时发生，不过A和B互不影响。
举例：就如拉粑粑和玩手机。这两个是没有关系的事件，拉粑粑不一定要玩手机，还可以看报纸。同时，玩手机的时候，也不一定非要在拉粑粑的时候。但是拉粑粑又可以和玩手机同时出现。
如果A、B互相独立，则 P（A∩B）= P（A）P（B）， P(B│A)= P(B)， P(A│B)=P（A）
三、区别
两者在概率上的区别：互斥事件，可以是一个样本空间的所有事件。但是相互独立事件，一定不是一个样本空间。
举例：比如去食堂吃饭和在WC拉粑粑，这两个概率可以加起来为1. 比如骰子6个点，每次都只有一个点向上。每置一次出现某个点数的事件之间是互斥事件。每个概率1/6, 加起来是1.
但是独立事件，则不是一个样本空间。而是多维样本空间。独立事件间的样本空间在某种情况下出现了交集，所以产生了独立事件A与独立事件B的同时出现。比如拉粑粑和玩手机，就不会被定义为一个样本的事。否则就会出现一个骰子同时出现2个点的事情了。
有人说，如果我们同时有两个骰子呢？现在我们把多维样本当做一个样本。比如同时置两个硬币当做一个样本空间。假设1是正面，0是反面。那硬币A B的结果就是[{1.0},{1.1},{0,1},{0.0}]，这四种结果是样本空间。如果我们把{0,0}当做一个整体来看，那么和其它事件{1.0},{1.1},{0,1}就是互斥事件且非独立事件。符合可以是一个样本空间的理论。如果我们把硬币A和B分别拿出来。那么A和B是相互独立了。也满足“如果A、B互相独立，则 P（A∩B）= P（A）P（B）， P(B│A)= P(B)， P(A│B)=P（A）”，但是注意。此时的P(A)和P(B), 还是我们刚刚说的[{1.0},{1.1},{0,1},{0.0}]这个样本空间的事了吗？不是了，此时的P(A)已经是每个单独的硬币正面或是反面的概率了。所以独立事件，样本空间一定不在一个维度。请注意。样本空间，就是为了计算概率的。
再注意：条件概率和独立事件没有必然关系。独立事件只是条件概率【P(B│A)= P(B)， P(A│B)=P（A）】一个特殊的例子。
示例：假设我们想知道你去一所大学，碰到第一个学生是女生的概率是P(A), 那么这个大学是理科大学的概率是多少？
假设大学分布概率中。我们知道了理科大学概率P(B1)，文科P(B2)，综合大学P(B3). .【应该知道这三个加起来不为1】。【我们还需要知道每个大学女生的比例】则在事件P(A)和P(B1)是独立事件吗，即遇到妹子和理科大学是独立的吗？
答案：是独立的。1、是可以同时出现的。2、遇到妹子和他在哪个大学有影响吗？有人说，那如果理科大学没有妹子呢？
在解决这个问题之前，我们再看一个简单的例子：假设一个人的日常活动[｛吃饭0.7｝，｛拉粑粑0.3｝]，一个人的娱乐活动[{玩手机},{想妹子}，｛开直播｝]。则，我们可以说他的日常活动和娱乐活动是独立的。因为不管是吃饭，还是拉粑粑，都可以做娱乐活动任意一项。但是如果我们定义一个人的日常活动[｛吃饭0.3｝，｛拉粑粑0.1｝,{睡觉0.3}], 这个情况下，他的日常活动和娱乐活动是独立的吗？有人认为睡觉则不会发生任何娱乐活动。所以不是独立事件。没错，因为这两个是互斥事件。是定义都定义错了。。。
那回到上边那个问题，在哪个大学遇到妹子有影响吗？没有妹子就不能算概率了吗？不是的。所以是独立的。
拓展资料：
要有两事件A,B。A，B发生的概率分别为P（A）、P（B），AB事件同时发生的概率为P（AB）。若A、B不相容，则P(AB)=0，反之未必。
加法公式对应互不相容性，乘法公式对应独立性。 如果A和B互不相容 P（A U B）= P（A）+P（B） 如果A和B相互独立 P（AB） = P（A） * P（B）