北農快篩報告：
6/21 第一市場 篩檢284人，陽性0人
第二市場 篩檢 83人，陽性0人
6/22 總篩檢人數538人，陽性1人。
大家都很關心北農，這個全台最大農產運銷系統能不能正常運作? 在此，向大家報告目前的資訊。
從5/14到今天，北農相關人員總確診數是54人，其中有 #19人已在5月31日前解除隔離。
54位確診者中，除了北農員工，還有市場的拍賣員、外圈的攤商以及派遣工…等，一半以上戶籍不在台北。我們已經向確診者戶籍所在地的縣市調閱疫調資料，拼湊疫情的全貌。
54例看起來很嚇人，但把時間軸拉開，從6/1起，在第一和第二果菜市場的確診人數，每日大約新增1-2人，而兩個市場相關工作者多達上萬人，轉換成百分比就沒那麼嚇人。初步疫調分析顯示，第一和第二果菜市場應是獨立事件，目前 #並沒有大規模群聚感染跡象，這兩天快篩近千人，陽性數都是零。不需要製造恐慌，動不動就喊休市，這只會造成更大的混亂。
端午節前後，北農員工就全數快篩，現在針對第一、第二果菜市場工作者再進行擴大篩檢，6/25以前可以完成全面篩檢。若是陽性，直接隔離；陰性才能入場工作。我們的 #台北市批發市場專案，已經將農漁畜花四大公司、以及環南市場工作人員全部造冊，全面接種疫苗，以此防止疫情的擴散。
北農有沒有人確診？有。但已在處理中，無須自亂陣腳，自己嚇死自己。台北市仍舊全神貫注，在防疫的戰場上作戰。
獨立事件 在 Re: [中學] 獨立事件證明- 看板Math - 批踢踢實業坊 的八卦
※ 引述《daliao626 (潮寮)》之銘言：
: ※ 引述《ATOU0526 (鐵漢葡萄)》之銘言：
: : A和B A和C B和C 倆倆各自為獨立事件
: 考慮 P(A∩B∩C)= P[(A∩B)∩C] ，把三事件當成兩事件來處理
: 當A與C以及B與C互為獨立事件時，則事件A∩B也與C互為獨立事件
這裡錯了，A與C獨立 & B與C獨立 不表示 A∩B也與C獨立
反例:
假設X,Y,Z是三個隨機變數
X有1/2的機會是0，1/2的機會是1
Y有1/2的機會是0，1/2的機會是1，且X跟Y獨立
Z = X+Y (mod 2)
則事件A={X=1},B={Y=1},C={Z=1}倆倆各自獨立，但(A∩B)與C不獨立
: 根據兩獨立事件的定義P(A∩B)=P(A)*P(B)
: 所以P[(A∩B)∩C] =[ P(A∩B) ]*P(C)
: =[ P(A)*P(B) ]*P(C) 得證
: : 且P(A交集B交集C)=P(A)*P(B)*P(C)
: : 則稱 A B C 三個事件是獨立的
: : 請問這個三事件獨立結論的證明過程 是如何導證的? 請指教 謝謝
事實上
P(A∩B) = P(A)P(B)
P(B∩C) = P(B)P(C)
P(C∩A) = P(C)P(A)
P(A∩B∩C) = P(A)P(B)P(C)
就是三事件獨立的定義的一種，所以根本沒甚麼好證的
硬要證些東西的話，頂多用這定義來證明 P((A∩B)∩C) = P(A∩B)P(C) :
P((A∩B)∩C) = P(A)P(B)P(C) = (P(A)P(B))P(C) = P(A∩B)P(C) QED
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