解释：

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在事件分离的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B不是相互排斥的，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

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这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

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我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

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这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

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为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率，更具体地说，不相交事件和非不相交事件的概率。我们将从讨论一般意义上的概率开始。概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

既然我们已经理解了概率最一般意义上的定义，我们就可以研究不相交概率和非不相交概率了。我们将从研究如何计算不相交或互斥事件的概率开始。如果事件被称为不相关的或相互排斥的，那么它们彼此独立。为了计算两个不相交事件A和B的概率，我们需要计算事件A发生的概率，并将其与事件B发生的概率相加。它的形式是用下面的等式写的:

在不相关事件的情况下，我们可以简单地将概率相加，如下图所示。在这个图中，每个事件都是相互独立的。

让我们看一个例子来说明这个概念。假设有人想要计算骰子掷出5或6。在这个问题中，“或”这个词表示我们需要计算两者的概率;但是，我们需要知道事件是不相关的还是不相关的。分离事件是相互独立或相互排斥的，例如本例中的掷骰子。让我们来计算掷骰子中任意特定数字的概率。

我们可以看到摇到任意值的概率是1 / 6。现在，让我们用这个公式来解出摇到五点或六点的概率。

接下来，我们需要讨论如何计算非分离或非互斥事件的概率。如果以这种方式描述事件，那么它们可以在某个点相交。例如，身体特征不是相互排斥的。一个人可以有棕色的眼睛，棕色的头发，或者他们可能同时有棕色的眼睛和棕色的头发。换句话说，一个人有棕色的眼睛并不意味着他就不能有棕色的头发(也就是说，他的头发可以是各种各样的颜色)。同样地，棕色头发并不会限制一个人的眼睛颜色为棕色以外的颜色;因此，这些特征可能会相交。这个例子可以在下面的图中说明。在这个图中，事件A和事件B并不相互排斥，有时还会相交。

当事件A和事件B不相交时，我们可以通过将事件A发生的概率与事件B发生的概率相加，然后减去事件A和事件B的交集来计算它们的概率。

现在让我们用这些信息来解决一个例子问题。根据以下信息一辆卡车是宝蓝色的或者是V8引擎的概率是多少?

首先，我们知道关键字“或”表示我们正在处理不相连或非不相连的概率;然而，我们需要确定我们的场景中的事件是否相互排斥。我们知道它们是不相交的，因为一辆卡车既可以是宝蓝色，又可以是V8引擎，这代表了两个事件的交集。让我们从计算一辆卡车是宝蓝色的概率开始:

现在，我们可以计算一辆卡车有V8引擎的概率。

在这一点上，可以说明一个常见错误的例子。如果我们认为这两个事件是相互排斥的，那么我们可以遵循一个公式，简单地把两个事件的概率加在一起。如果我们把这些概率加在一起，我们会得到以下值:

这个答案显然是不正确的，因为概率不可能大于1;因此，我们需要减去两个事件交集的概率。现在，我们需要计算这个交点的值。

现在，我们可以创建一个等式来计算非互斥事件的概率:

代入数值并求解。

让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找出一辆车有V8或手动变速器的概率。首先，我们需要确定这些事件是否相互排斥。我们知道这些事件是不相交的，因为它们是相交的(例如，一辆车可能同时拥有手动和V8发动机)。接下来，我们需要创建一个公式来求解概率。