Давайте разберем данный вопрос, чтобы понять, что происходит с вероятностями событий A и B в зависимости от их зависимости или независимости.
1. Определение зависимых и независимых событий:
  - Зависимые события: События A и B называются зависимыми, если вероятность наступления одного из них влияет на вероятность наступления другого. То есть, знание о том, что произошло одно событие, изменяет вероятность другого.
- Независимые события: События A и B называются независимыми, если вероятность наступления одного события не влияет на вероятность наступления другого. То есть, знание о том, что произошло одно событие, не изменяет вероятность другого.
2. Формулы для условной вероятности:
  - Для зависимых событий:
    - P(A/B) не равна P(A), так как знание о B изменяет вероятность A.
- Для независимых событий:
    - P(A/B) = P(A), так как знание о B не влияет на вероятность A.
- P(A/B) = P(B), если мы рассматриваем наоборот, но это не является основной формулой.
- Общая формула условной вероятности:
    - P(A/B) = P(AB)/P(B), что верно для любых событий, как зависимых, так и независимых.
3. Анализ предложенных утверждений:
  - P(A/B) = P(A), если A и B зависимы - это неверно.
- P(A/B) = P(B), если A и B независимы - это тоже неверно.
- P(A/B) = P(AB)/P(B) - это верно для любых событий.
Таким образом, среди предложенных вариантов действительно нет правильного ответа, так как все утверждения содержат ошибки в определении зависимости и независимости событий.