一：隨機試驗

        1.可以在相同的條件下重複地進行
        2.每次試驗的可能結果不止一個，並且能事先明確試驗的所有可能結果

        3.進行一次試驗之前不能確定哪一個結果會出現

二：樣本空間、隨機事件
        1.隨機試驗E的所有可能結果組成的集合稱為E的樣本空間 記為S；樣本空間的元素，即E的每個結果稱為樣本點

        2.樣本空間的子集稱為隨機事件，簡稱事件，由一個樣本點組成的單點集稱為基本事件，由樣本空間所有點組成的事件稱為必然事件，由空集組成的事件稱為不可能事件。
        3.事件間的關係與事件的運算

三：頻率與概率
        1：頻率：在相同條件下，進行了n次試驗，在這n次試驗中，事件A發生的次數稱為事件A發生的頻數，A發生的次數與試驗次數的比值稱為事件A發生的頻率。

        2：概率：設E是隨機試驗，S是它的樣本空間，對於E的每一事件A賦予一個實數，記為P(A)，稱為事件A的概率，當試驗的次數趨近無窮時，由大數定理，事件概率發生的大小可以由事件頻率的來表示，所以可以將P(A)來表徵事件A在一次試驗中發生的可能性的大小

四：等可能概型(古典概型)
        1.試驗的樣本空間只包含有限個元素；
        2.試驗中每個基本事件發生的可能性相同

        具有以上兩個特點的試驗稱為等可能概型，也稱古典概型

五：條件概率

        1.條件概率考慮的是事件A已發生的條件下事件B發生的概率

           可以理解為將事件A變成樣本空間，並且事件A中事件B發生的次數來計算條件概率P(B/A)=P(AB)/P(A)

        2.乘法定理    設P(A)>0則有    P(AB)=P(B/A)*P(A)    P(ABC)=P(C/AB)P(B/A)P(A).
        3.全概率公式和貝葉斯公式
                    全概率公式：設一組事件是對樣本空間的S一個劃分，則事件A在樣本空間中發生的概率等於在A在各個劃分中發生的概率之和        P(A) = P(AB1) + P(AB2) + ... +P(ABn)=P(A/B1)P(B1)+P(A/B2)P(B2)+...+P(A/Bn)P(Bn)

                    貝葉斯公式：P(Bi/A)=P(A/Bi)P(Bi)/P(A)=P(A/Bi)P(Bi)/P(A/B1)P(B1)+P(A/B2)P(B2)+...+P(A/Bn)P(Bn)

六：獨立性