解释：

解释：

为了解决这个问题，我们需要讨论概率、条件概率、概率模型的均匀性以及概率的一般乘法规则。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，我们就可以研究条件概率了。条件概率被定义为在已知事件A已经发生的情况下，事件B将发生的概率。

用下式表示:

在这个等式中，在事件A已经发生的情况下，事件B发生的概率等于事件A和事件B交集的概率除以事件A发生的概率。需要注意的是，如果事件是独立的，那么在事件A发生的情况下，事件B发生的概率就是事件B发生的概率，因为事件A不会影响事件B。

在我们使用这些信息来讨论概率的一般乘法规则之前，我们必须理解在概率模型中均匀和非均匀术语的含义。在均匀概率模式下，所有事件发生的机会相等。例如，滚动一个六面均匀骰子的任意一面都有相同的概率:六分之一。同样，旋转器落在均匀图中任何彩色空间上的概率为10%;因此，均匀概率模型包含所有事件的发生概率都是相同的。

另一方面，在非均匀模型中，事件不共享相等的概率。例如，有人可能会加重或改变一个骰子，以增加滚动特定数字的机会。同样，旋转器落在非均匀图像中每个彩色空间上的概率也不同;因此，非均匀事件的概率彼此不同。

既然我们理解了什么是均匀概率模型和非均匀概率模型，我们可以讨论一般的概率乘法规则。首先，它只能用来回答关于统一模型的问题，因为非统一模型需要更高级的数学。第二，该公式基于条件概率公式。让我们从复习这个公式开始。

首先，我们将方程两边各乘以以下概率:

划掉类似的项并简化，以便创建我们的一般概率乘法的第一条规则．

接下来，我们可以使用相同的模型创建条件概率的另一个乘法公式:

简化之前，为了创造我们一般概率乘法的第二条规则．

我们可以创建一个第三条一般概率乘法法则通过使用类似的项使这两个方程相等:

这些公式使我们能够轻松地解决可能缺乏信息的概率问题。让我们用这些信息来解决这个问题。我们需要找到的概率给定以下信息:

我们将从选择正确的公式开始。在这种情况下，我们将使用第一个公式:

现在，我们可以代入已知值。

解决。