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正如第10讲中的讲解：由于抛硬币和掷骰子被定义为独立试验（无关系的试验），因此，所有12个基本事件，
p（抛硬币的结果＆掷骰子的结果）
＝p（抛硬币的结果）×p（掷骰子的结果）
为了使之成立，导入了基本事件的概率。
也就是说，可以根据右边的乘法对左边的概率进行定义，例如：
也就是说，12个基本事件中的任何一个，其概率都分配为112。
像这样导入的直积试验的概率模型，与原来的模型并不矛盾。
使用14-3中讲解的“概率的加法法则”
，则为：
p（“正面”
）＝p（{正面＆1，正面＆2，正面＆3，正面＆4，正面＆5，正面＆6}）
＝p（{正面＆1}）＋p（{正面＆2}）＋p（{正面＆3}）＋p（{正面＆4}）＋p（{正面＆5}）＋p（{正面＆6}）
恰好与（仅仅）抛硬币的概率保持了整合性。
第14讲·小结
1．概率模型由基本事件、事件、概率构成。
2．基本事件是指，不能再进行分解的基本性事件。
3．事件是若干个基本事件的集合。
4．将基本事件e的概率表记为p（{e}）。
5．例如，由基本事件e，f，g构成的事件{e，f，g}的概率被定义为：p（{e，f，g}）＝p（{e}）＋p（{f}）＋p（{g}）
6．“概率的加法法则”
是指，在A和B中没有重复的事件时，以下式子成立：p（AorB）＝p（A）＋p（B）
7．将两个概率现象组合形成的直积试验，由a＆b这样的基本事件构成。
因此，概率通常被定义为能够使乘法法则成立（假定为独立试验），所以通过乘法来进行计算。
p（{a＆b}）＝p（{a}）×p（）
练习题
答案参见此处
我们尝试着思考一下，当事件存在重复情况下的“概率的加法法则”
。
将A和B的重叠部分设为C，如下图所示：
分析上图，并依据“概率与面积相同”
的原理，进行填空。
p（AorB）＝p（）＋p（）-p（）
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