写本文主要是帮助粉丝理解考研中的古典概率-条件概率的具体定义。 “B事件发生的条件下，A事件发生的概率”? "在A集合内有多少B的样本点"？ “在B约束条件下，A发生的概率变化为？” “B事件中的一个样本点，同时也落在A样本点集合的概率是多少” “将B作为样本空间，则A的概率变为多少” 1.
在入门概率论与数理统计这门课中，刚开始我们都会从古典概率开始学习，为什么要选择它呢？这是因为古典概率作为一种将生活中的事情简化为有限种情况，并假设它们的发生可能差不多的手段，十分的好用且简洁。 这里我们要明确几个概率学的基本用处： 1.概率学是用来预言的，就是预测未来。 But概
1.从条件概率来定义互斥和对立事件 2.互斥事件是独立事件吗？ 3.每个样本点都可以看作是互斥事件，来重新看待条件概率 一、从条件概率来定义互斥和对立事件 根据古典概率-条件概率的定义，当在“A的样本点集合中，没有一个B集合中的样本点”的时候： 则A、B事件构成了一对互斥事
“B事件发生的条件下，A事件发生的概率”? "在A集合内有多少B的样本点"？ “在B约束条件下，A发生的概率变化为？” “B事件中的一个样本点，同时也落在A样本点集合的概率是多少” “将B作为样本空间，则A的概率变为多少” 1.条件概率在古典概率中到底该怎么被定义？ 2.从交事件AB来推导条件
1.从条件概率的定义来看独立事件的定义 2.从古典概率的定义来看独立事件的定义 3.P(A|B)和P(A)的关系是什么？ 4.由P(AB)=P(A)P(B)推出“独立” 5.从韦恩图来看独立事件的定义 6.为什么多个事件两两独立推不出相互独立 7.在考研古典概率中，有一个P(A|B)=P(A)就可以推出两者是独立事件
上文讲了离散型随机变量的分布，我们从最简单的离散型分布伯努利分布讲起，伯努利分布很简单，但是在现实生活中使用的很频繁。很多从事体力工作的人，在生活中也是经常自觉地“发现”伯努利分布，它很容易理解。 1.为什么要先从伯努利分布来学？ 2.在生活中什么样的事情可能服从伯努利分布
