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例如掷硬币的结果, 我们可以说掷硬币的结果可以为 T 或 H ，分别作为硬币的反面和正面。通常用P表示
任何事件的概率在 0 和 1 之间，其中包括 0 和 1。
事件概率为P
对立事件概率为1-P
互补事件的概率为 1 减去某个事件的概率。其他一切可能事件的概率是 1 减去某个事件本身的概率。因此所有可能事件概率的总和等于 1。
对于独立事件, 所谓独立事件指的是一个事件的结果不会影响另一个事件的结果.
P*P*P*P...*P
如果我们事件是独立的，一系列可能事件的概率是这些事件的乘积。某个事件的概率 AND 下一个事件的概率 AND 下一个事件的概率，即这些事件概率的乘积。
提示: 对于非独立事件或相关事件, 比如今天下雨的情况下明天下雨的概率, 这个法则是不成立的, 在相关事件中, 后续时间的结果取决于已发生的事件, 相关事件是无条件概率和贝叶斯法则主题的核心.
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