可以用公式計算。

1. "abc相互獨立"是指隨機變量a，b，c之間互相沒有關聯。

2. 計算獨立事件之間的概率可以使用乘法原理，P(a∩b∩c) = P(a)P(b|a)P(c|a∩b) = P(a)P(b)P(c)。

3. 因此，"abc相互獨立"的情況下，可以使用上述公式計算它們同時發生的概率。

"abc相互獨立"意味著a事件的發生不受b事件和c事件的影響，b事件的發生也不受a事件和c事件的影響，c事件的發生也不受a事件和b事件的影響。
但是這並不意味著可以使用公式計算，因為這一概念與計算有關，它不能用單純的數學公式進行計算。
在概率論中，要用到條件概率公式才能對獨立事件進行計算。
所以，即使相互獨立，也需要具體場景和條件下的計算，而不是簡單套用公式進行計算。

這個問題需要解釋一下 "abc相互獨立" 是指 a,b,c 這三個隨機變量之間沒有關聯性或相關性，即它們互相獨立。
雖然可以用公式計算獨立的事件概率，例如：P(A∩B)=P(A)×P(B)，但是計算abc三個變量之間的關系需要更加複雜的方法。
因此，"abc相互獨立" 不能用直接的公式計算。
如果需要計算，需要使用更高級的技術和工具，例如協方差矩陣、貝葉斯網絡等。

abc相互獨立不能用公式計算。

因為abc相互獨立意味著它們之間沒有任何關聯，這樣就無法應用任何公式進行計算求解。

如果要對abc進行計算，需要知道它們之間的關系或者信息，否則無法完成計算。

這也是為什麼數據分析中收集數據非常重要的原因。

因為"abc相互獨立"這個條件是沒有具體的數學含義或者定義的，無法在數學公式中直接表示，因此不能使用公式計算。

"1. 因為"abc相互獨立"是一個不對應具體問題的概念，缺少具體的條件、變量、數值等信息，無法套用計算公式。
2. 如果給出具體的條件和問題，如"已知a、b、c相互獨立，求P(a∩b∩c)"，則可用概率公式P(A∩B∩C) = P(A)P(B|A)P(C|A∩B)來計算。

abc相互獨立，不能用公式計算的原因是因為在計算聯合概率時，公式中需要考慮到各個事件之間的關系。
當事件相互獨立時，它們之間是沒有任何關系的，因此不能用公式計算。
我們可以採用另一種方法，即將各個事件分別計算概率，然後進行乘積運算得到聯合概率。
雖然這種方法會比較繁瑣，但卻是比較精確的計算方式。

因為"abc相互獨立"這個描述是一個概念，並不是一個具體的數值，所以無法直接用公式計算。
相互獨立的概念通常用於概率論中，指多個隨機事件之間不會相互影響。
在實際問題中，需要具體了解各個事件之間的聯繫和數據，才能運用相應的公式進行計算。

1，abc相互獨立時，不能用公式計算。
2，abc相互獨立時，它們之間不存在任何聯繫，無法使用傳統的公式計算。
只能通過組合數學中的分析方法進行求解。
3，在概率論和組合數學中，獨立性是一個重要的概念，是進行概率計算和統計推斷的基礎，但對於相互獨立的多個隨機變量，不能直接使用公式進行計算，需要借助相關的分析方法，如乘法原理和加法原理等。
此外，在數學建模和實際應用中，正確理解和處理變量之間的依賴關系，是解決複雜問題的關鍵因素之一。