统计学中的概率与概率分布是理解随机现象和数据科学的基础，它们在许多领域，包括会计学，都有着重要的应用。在统计学中，概率是衡量一个事件在一系列重复实验中发生可能性的度量。
我们要了解什么是随机事件。随机事件是在相同条件下可以重复进行的试验，其中每个试验可能有多个可能的结果，这些结果在实验前是已知的，但在实验结束前无法确定具体会出现哪个结果。例如，掷一枚骰子就是一个随机试验，可能出现1到6的任意一点数。
随机事件有几种特殊类型：
1. 必然事件：在每次试验中都会发生的事件，如骰子点数小于7。
2. 不可能事件：在每次试验中都不会发生的事件，如骰子点数大于6。
3. 基本事件：不能再分割的、最小的随机事件，比如骰子出现的具体点数。
4. 样本空间：所有可能基本事件的集合，如骰子的样本空间是{1,2,3,4,5,6}。
事件之间的关系和运算也非常关键。事件A包含于事件B，意味着A的发生必然导致B的发生。事件的并（或和）A∪B表示A或B至少有一个发生的组合，而事件的交（或积）A∩B表示A和B同时发生的事件。当两个事件A和B互斥时，即它们不能同时发生，它们没有共同的样本点。此外，事件A的逆事件是所有不属于A的样本点组成的集合，记为A'。
概率的古典定义是基于等可能性假设的，如果一个试验有n个等可能的结果，事件A包含了m个这样的结果，那么事件A的概率P(A)就是m除以n。在钢铁公司职工的例子中，计算男性职工的概率是男职工人数除以总职工人数，计算炼钢厂职工的概率则是炼钢厂职工人数除以总职工人数。
概率还有统计定义和主观概率定义，前者基于大量实验数据的频率，后者则反映了人们对事件可能发生程度的主观判断。
在实际应用中，概率分布用来描述随机变量可能出现的值及其对应概率。例如，二项分布、正态分布和泊松分布等，它们在统计推断、风险评估和决策制定等方面发挥着重要作用。掌握概率和概率分布的概念，对于理解和处理不确定性问题至关重要。
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