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的取值范围：必须大于0且小于1）。
先确定“发生的事情”
，然后决定与之对应的数值分配，这被称为“概率模型”
。
例如，“晴天、阴天、雨天、雪天”
为4件事情，分别为这4件事情分配一个0到1之间的数值，结果便会得到一个关于“明天的天气”
的概率模型。
但要注意的是：所分配的4个数值的相加之和必须为1（标准化条件）。
以下为该概率模型的一个例子：
晴天→0.3、阴天→0.4、雨天→0.2、雪→0.1
在这里，我们将4个基础事件——晴天、阴天、雨天、雪天称为“基本事件”
。
所谓“基本事件”
，也就是指为了记述需要计算的概率现象的、且不能再往下分解的最基本事件。
把几个基本事件组合起来，便成为一件“发生的事情”
。
例如“撑伞”
这件事情，是在“雨天”
和“雪天”
这些基本事件发生的时候，才能得以实现。
因此，可以使用以下集合来进行记述：
“撑伞”
＝{雨天，雪天}
该集合{雨天、雪天}，又可以称为“事件”
。
而用集合的方式来记录基本事件，则表示为{晴天}、{阴天}、{雨天}、{雪天}，那么也可以这样理解：基本事件是现象的一种。
下面，在该概率模型中，使用符号p（A）表示事件A发生的概率。
p是probability（概率）的首字母。
根据前文所述，p（A）的取值范围，一定在0到1之间。
在刚才的例子中，基本事件可以表示为：
p（{晴天}）→0.3、p（{阴天}）→0.4、p（{雨天}）→0.2、p（{雪天}）→0.1
在这里，p（{晴天}）→0.3的含义是：明天的天气为“晴天”
的概率是0.3。
而非基本事件的概率的定义则是：构成该事件的基本事件的概率之和。
比如，方才的事件“撑伞”
的概率为：
p（“撑伞”
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