《概率与统计》是一门研究随机现象及其统计规律性的科学，主要探讨不确定性的现象中隐藏的确定性规律。这门课程通常由理学院的统计与金融数学系开设，旨在帮助学生理解和应用概率理论以及统计方法解决实际问题。课程的教师为陈萍，教材则采用由陈萍等人编写的《概率与统计》，科学出版社出版，同时还推荐了两本参考书，分别是浙江大学盛骤等编著的《概率论与数理统计》以及魏振军编著的《概率论与数理统计三十三讲》。
课程的核心概念包括随机事件及其概率、概率的运算规则、条件概率和事件的独立性等。随机事件是指在一定条件下可能发生也可能不发生的事件，例如抛硬币、掷骰子或者网站在一分钟内的点击次数。这些事件具有可重复性、多个可能结果以及结果的不确定性等特点。
样本空间是所有可能结果的集合，每个结果称为样本点。比如，抛一枚硬币，样本空间可以表示为{正面（H），反面（T）}。随机事件是样本空间的子集，可以是单个样本点，也可以是多个样本点的组合。例如，对于连抛三次硬币的试验，事件“至少出一个正面”包括了七种可能的结果。
在概率论中，事件之间的关系是通过包含、和事件、积事件、差事件、互斥事件和互逆事件等概念来描述的。包含关系指的是事件A发生必然导致事件B发生。和事件表示事件A和事件B至少有一个发生，积事件表示事件A和事件B同时发生。差事件A-B表示事件A发生但事件B不发生。互斥事件意味着事件A和事件B不能同时发生，而互逆事件A和B的并集是全集，积事件是空集。
概率的运算遵循交换律、结合律和分配律，这些定律对于理解和计算事件发生的概率至关重要。例如，交换律表明两个事件的并集不依赖于它们的顺序，而结合律保证了并集的运算结果一致性。分配律则规定了乘法运算与并集运算的关系。
通过学习概率与统计，学生可以掌握如何量化不确定性、预测未来事件的可能性以及对数据进行有效的分析。这门课程对于数据分析、金融建模、机器学习等领域都有着广泛的应用。在实际生活中，概率与统计的方法可以帮助我们理解复杂系统的行为，做出基于概率的决策，并评估风险。
