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p（a-b）表示a发生，而b不发生，因此
p（a-b）=p（a）-p（ab）
任何情况下
P(A-B)=P(A)-P(A∩B)
只有B是A的子集时
P(A-B)=P(A∩B)
扩展资料按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：
离散型
离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
连续型
连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列为有限个,这种随机变量称为"离散型随机变量". 离散型随机变量在某一范围内的取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率。 定义2.1：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。 定义2.2：设X为离散型随机变量，它的一切可能取值为X1，X2，……，Xn，……，记 P=P｛X=xn｝,n=1,2……(2.1) 称(2.1)式为X的概率函数，又称为X的概率分布，简称分布。 离散型随机变量的概率分布有两条基本性质： (1)Pn≥0 n=1,2,… (2)∑pn=1 对于集合｛xn,n=1,2,……｝中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为 P｛X∈A｝=∑Pn 特别的，如果一个试验所包含的事件只有两个，其概率分布为 P｛X=x1｝=p(0<p<1) P｛X=x2｝=1-p=q 这种分布称为两点分布。 如果x1=1,x2=0,有 P｛X=1｝=p P｛X=0｝=q 这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。 说明:1.随机变量ξ或η的特点：(1)可以用数表示；(2)试验之前可以判断其可能出现的所有值;(3)在试验之前不可能确定取何值。
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