概率论是研究随机现象数量规律的数学理论，它是统计学的基础。它的基本概念包括样本空间、事件、概率等。
1. 样本空间：在概率论中，样本空间是指所有可能结果的集合，通常用S表示。例如，抛硬币的结果可以是正面或反面，那么样本空间就是{正面，反面}。
2. 事件：事件是样本空间的一个子集，表示一组满足某种特定条件的结果。例如，在抛硬币的例子中，“出现正面”就是一个事件。
3. 概率：概率是对事件发生的可能性的一种度量。对于一个事件A，其概率P(A)定义为：P(A)=满足事件A的样本点数/样本空间中的总点数。在古典概率模型中，每个样本点发生的可能性相等，所以概率可以通过计数的方式来计算；在更复杂的模型中，概率需要通过更复杂的方法来确定。
4. 条件概率：如果已经知道了一些信息，那么某些事件发生的可能性可能会改变。在这种情况下，我们需要使用条件概率来描述这种情况。条件概率P(A|B)表示在已知事件B发生的情况下，事件A发生的概率。
5. 独立性：两个事件A和B是独立的，如果它们的发生互不影响，即P(A|B)=P(A)，P(B|A)=P(B)。
6. 贝叶斯定理：贝叶斯定理是关于条件概率的一个重要公式，它提供了一种从已知一些证据来更新我们对某个假设的概率估计的方法。
7. 随机变量：随机变量是一个函数，它的输入是样本空间中的一个元素，输出是一个实数。随机变量的概念使得我们可以将概率论应用于更广泛的问题。
以上就是概率论的一些基础概念，理解这些概念可以帮助我们更好地理解和应用概率论。
