解释：

解释：

为了解决与这个标准相关的问题，我们需要理解两个主要组成部分:概率和独立事件的性质。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

现在，让我们求出在同一次骰子中另一个骰子掷到2的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在，让我们求出在两个不同的骰子上同时摇到1和2的概率。

让我们比较一下这两种可能性。

因此，概率是相等的，

让我们看另一个例子。一个人有一个装满10颗弹珠的袋子:6颗白色弹珠和4颗黑色弹珠。他想知道取出一颗白球的概率是否独立于取出一颗黑球的概率。让我们从计算取出一个黑色弹珠的概率开始。

现在让我们计算取出一个白色弹珠的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在让我们观察一下同时发生的这些事件。假设一个黑色的弹珠首先被从袋子里拿出来。黑色弹珠的概率如下:

这和以前一样;然而，取出白色弹珠的概率发生了变化，因为从袋子中取出了一颗弹珠。

两者发生的概率可以写成:

概率是不相等的。

这是因为这两个事件是相互依赖的。当一个弹珠在第一次抓取时被拉(无论它是黑的还是白的)并且没有被替换，在第二次抓取时被拉的弹珠总数是不同的。因此，从第一次事件到第二次事件，抽出特定颜色弹珠的概率发生了变化。这种情况可以通过使用两个具有相同大理石成分的独立袋子来实现，或者在第二次尝试拉另一个大理石之前，在它们被拉完后将它们替换掉。这些信息已经说明了独立性的性质，以及如何计算事件是否彼此独立。

现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到卡车的相关概率。

现在让我们计算一下一辆车有手动档的概率。

现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

现在，让我们看看下面的表达式是否正确:

利用这些信息，我们知道正确答案如下:

解释：

为了解决与这个标准相关的问题，我们需要理解两个主要组成部分:概率和独立事件的性质。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

现在，让我们求出在同一次骰子中另一个骰子掷到2的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在，让我们求出在两个不同的骰子上同时摇到1和2的概率。

让我们比较一下这两种可能性。

因此，概率是相等的，

让我们看另一个例子。一个人有一个装满10颗弹珠的袋子:6颗白色弹珠和4颗黑色弹珠。他想知道取出一颗白球的概率是否独立于取出一颗黑球的概率。让我们从计算取出一个黑色弹珠的概率开始。

现在让我们计算取出一个白色弹珠的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在让我们观察一下同时发生的这些事件。假设一个黑色的弹珠首先被从袋子里拿出来。黑色弹珠的概率如下:

这和以前一样;然而，取出白色弹珠的概率发生了变化，因为从袋子中取出了一颗弹珠。

两者发生的概率可以写成:

概率是不相等的。

这是因为这两个事件是相互依赖的。当一个弹珠在第一次抓取时被拉(无论它是黑的还是白的)并且没有被替换，在第二次抓取时被拉的弹珠总数是不同的。因此，从第一次事件到第二次事件，抽出特定颜色弹珠的概率发生了变化。这种情况可以通过使用两个具有相同大理石成分的独立袋子来实现，或者在第二次尝试拉另一个大理石之前，在它们被拉完后将它们替换掉。这些信息已经说明了独立性的性质，以及如何计算事件是否彼此独立。

现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到一辆车的概率。

现在让我们计算一辆汽车有自动变速器的概率。

现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

现在，让我们看看下面的表达式是否正确:

利用这些信息，我们知道正确答案如下:

解释：

为了解决与这个标准相关的问题，我们需要理解两个主要组成部分:概率和独立事件的性质。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

现在，让我们求出在同一次骰子中另一个骰子掷到2的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在，让我们求出在两个不同的骰子上同时摇到1和2的概率。

让我们比较一下这两种可能性。

因此，概率是相等的，

让我们看另一个例子。一个人有一个装满10颗弹珠的袋子:6颗白色弹珠和4颗黑色弹珠。他想知道取出一颗白球的概率是否独立于取出一颗黑球的概率。让我们从计算取出一个黑色弹珠的概率开始。

现在让我们计算取出一个白色弹珠的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在让我们观察一下同时发生的这些事件。假设一个黑色的弹珠首先被从袋子里拿出来。黑色弹珠的概率如下:

这和以前一样;然而，取出白色弹珠的概率发生了变化，因为从袋子中取出了一颗弹珠。

两者发生的概率可以写成:

概率是不相等的。

这是因为这两个事件是相互依赖的。当一个弹珠在第一次抓取时被拉(无论它是黑的还是白的)并且没有被替换，在第二次抓取时被拉的弹珠总数是不同的。因此，从第一次事件到第二次事件，抽出特定颜色弹珠的概率发生了变化。这种情况可以通过使用两个具有相同大理石成分的独立袋子来实现，或者在第二次尝试拉另一个大理石之前，在它们被拉完后将它们替换掉。这些信息已经说明了独立性的性质，以及如何计算事件是否彼此独立。

现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到一辆车的概率。

现在让我们计算一辆汽车有自动变速器的概率。

现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

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解释：

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现在，让我们把它转换成百分比:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

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因此，概率是相等的，

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两者发生的概率可以写成:

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现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到一辆车的概率。

现在让我们计算一辆汽车有自动变速器的概率。

现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

现在，让我们看看下面的表达式是否正确:

利用这些信息，我们知道正确答案如下:

解释：

为了解决与这个标准相关的问题，我们需要理解两个主要组成部分:概率和独立事件的性质。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

现在，让我们求出在同一次骰子中另一个骰子掷到2的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在，让我们求出在两个不同的骰子上同时摇到1和2的概率。

让我们比较一下这两种可能性。

因此，概率是相等的，

让我们看另一个例子。一个人有一个装满10颗弹珠的袋子:6颗白色弹珠和4颗黑色弹珠。他想知道取出一颗白球的概率是否独立于取出一颗黑球的概率。让我们从计算取出一个黑色弹珠的概率开始。

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现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到一辆车的概率。

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现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

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利用这些信息，我们知道正确答案如下:

解释：

为了解决与这个标准相关的问题，我们需要理解两个主要组成部分:概率和独立事件的性质。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

现在，让我们求出在同一次骰子中另一个骰子掷到2的概率。

让我们把这两个概率相乘。

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因此，概率是相等的，

让我们看另一个例子。一个人有一个装满10颗弹珠的袋子:6颗白色弹珠和4颗黑色弹珠。他想知道取出一颗白球的概率是否独立于取出一颗黑球的概率。让我们从计算取出一个黑色弹珠的概率开始。

现在让我们计算取出一个白色弹珠的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在让我们观察一下同时发生的这些事件。假设一个黑色的弹珠首先被从袋子里拿出来。黑色弹珠的概率如下:

这和以前一样;然而，取出白色弹珠的概率发生了变化，因为从袋子中取出了一颗弹珠。

两者发生的概率可以写成:

概率是不相等的。

这是因为这两个事件是相互依赖的。当一个弹珠在第一次抓取时被拉(无论它是黑的还是白的)并且没有被替换，在第二次抓取时被拉的弹珠总数是不同的。因此，从第一次事件到第二次事件，抽出特定颜色弹珠的概率发生了变化。这种情况可以通过使用两个具有相同大理石成分的独立袋子来实现，或者在第二次尝试拉另一个大理石之前，在它们被拉完后将它们替换掉。这些信息已经说明了独立性的性质，以及如何计算事件是否彼此独立。

现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到一辆车的概率。

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现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

现在，让我们看看下面的表达式是否正确:

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为了解决与这个标准相关的问题，我们需要理解两个主要组成部分:概率和独立事件的性质。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

让我们回到骰子的例子。掷1对1骰子的概率和掷2骰子的概率是独立的吗?首先，让我们计算一下摇到1的概率。

现在，让我们求出在同一次骰子中另一个骰子掷到2的概率。

让我们把这两个概率相乘。

现在，让我们求出在两个不同的骰子上同时摇到1和2的概率。

让我们比较一下这两种可能性。

因此，概率是相等的，

让我们看另一个例子。一个人有一个装满10颗弹珠的袋子:6颗白色弹珠和4颗黑色弹珠。他想知道取出一颗白球的概率是否独立于取出一颗黑球的概率。让我们从计算取出一个黑色弹珠的概率开始。

现在让我们计算取出一个白色弹珠的概率。

让我们把这两个概率相乘。

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两者发生的概率可以写成:

概率是不相等的。

这是因为这两个事件是相互依赖的。当一个弹珠在第一次抓取时被拉(无论它是黑的还是白的)并且没有被替换，在第二次抓取时被拉的弹珠总数是不同的。因此，从第一次事件到第二次事件，抽出特定颜色弹珠的概率发生了变化。这种情况可以通过使用两个具有相同大理石成分的独立袋子来实现，或者在第二次尝试拉另一个大理石之前，在它们被拉完后将它们替换掉。这些信息已经说明了独立性的性质，以及如何计算事件是否彼此独立。

现在，我们可以用这个信息来解决这个问题。问题要求我们确定购买卡车的概率是否与是否有手动变速箱无关。在这种情况下，我们需要调查下面的表达式是否正确:

首先，让我们计算一下在停车场找到一辆车的概率。

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现在，我们需要计算这两个事件同时发生的概率。

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以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

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因此，概率是相等的，

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现在我们可以计算概率了，我们可以回顾一下独立事件的性质。独立事件的概率说明两个事件(A和B)是独立的，当且仅当事件A的概率乘以事件B的概率等于事件A和事件B的交集发生的概率。它可以写成如下表达式:

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