概率减法公式怎么理解
概率减法公式是指，在一次试验中，某事件发生的概率和它的补事件不发生的概率之和等于1，即：
P(A) + P(A的补事件) = 1
该公式是在古典概型下可以很容易地理解和推导的。下面是概率减法公式的推导过程：
对于一个随机试验，它的样本空间Ω是由任意可能的事件组成的集合。设事件A是样本空间Ω中的一个子集，也就是说，事件A是试验中可能出现的一种结果。
那么，可以把样本空间Ω划分成两个互不相交的部分：A和A的补事件。
因此，样本空间Ω可以表示为：
Ω = A ∪ A的补事件
这里的“∪”表示“并集”；“A”的补事件是指A没有发生的事件，即“非A”。显然，事件A和A的补事件构成了样本空间Ω的完整集合。
因为一个随机试验必须恰好发生样本空间中的一个事件，所以样本空间中的所有事件发生的概率之和等于1，即：
P(Ω) = 1
将Ω表示为A和A的补事件的并集，可以得到：
P(Ω) = P(A ∪ A的补事件) = P(A) + P(A的补事件)
这样，就得到了概率减法公式。
概率减法公式是在给定一个事件A的条件下，另一个事件B发的概率是多少。公式为：P(B|A) = P(A∩B) / P(A)。其中，P(B|A)表示在A条件下B事件发生的概率， P(A∩B)表示A和B同时发生的概率，P(A)表示A事件发生的概率。
这个公式可以通过条件概率公式推导得到：P(B|A) = P(A∩B) / P(A)。条件概率公式(A∩B) = P(A|B)×P(B)，将其代入到P(B|A) = P(A∩B) / P(A)中得到：P(B|A) = P(A|B) × P(B) / P(A)。
然后我们把式子变一下形：P(A∩B) = P(A|B)×P(B)和P(A∩B) = P(B|A)×P(A)，两式相等，所以P(A|B) × P(B) = P(B|A) × P(A)，然后就推导出了概率减法公式：P(B|A) = P(A∩B) / P(A)。
包含这个符号不会打,所以用汉字表述了
因为B-A=B-AB,且B包含AB,所以根据性质：若B包含A,则P(B-A)=P(B)-P(A)．得出：
P（B-A）=P（B-AB）=P(B)-P(AB)．
因为A∪B=A∪（B-A）,且A与B-A互不相容,所以根据有限可加性和公式P(B-A)=P(B)-P(AB)．得
P(A∪B)=P(A)+P（B-A）=P(A)+P(B)-P(AB)
