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，因此，可以理解为意思完全不同的两个概念。
14-5用概率符号来表示用“＆”
连接起来的事件
下面讲解的是贝叶斯推理的基础——用“＆”
连接起来的事件的概率。
正如第10讲中讲解的、将两个概率现象用“＆”
组合起来形成的事件，这被称为直积试验。
最易于理解的是将抛硬币和掷骰子这两个试验组合为一的例子，如图表14-5所示。
图表14-5抛硬币和掷骰子的直积试验
下面我们再讲解一次，为了进行将抛硬币的试验与掷骰子的试验组合形成的直积试验，需要像图表14-5那样，纵向列出抛硬币的结果，横向列出掷骰子的结果，形成格子的形式（矩阵）。
之后，在矩阵中用（抛硬币的结果）＆（掷骰子的结果）的形式，将两个试验的结果组合在一起。
这些就是直积试验概率模型中的基本事件，在这个例子中共有12个：
正面＆1正面＆2正面＆3正面＆4正面＆5正面＆6
反面＆1反面＆2反面＆3反面＆4反面＆5反面＆6
此时，之前的抛硬币事件和掷骰子事件，就可以通过使用上述的
基本事件来表示。
例如，抛硬币的结果为“正面”
的事件就可以表示为：
“正面”
＝{正面＆1，正面＆2，正面＆3，正面＆4，正面＆5，正面＆6}
而这意味着，掷骰子的结果是多少都无所谓，只要抛硬币的结果是“正面”
就行。
同理，掷骰子出现“2”
的事件可以表示为：
“2”
＝{正面＆2，反面＆2}
另外，如果事件“正面”
和事件“2”
同时发生，此时出现的应为“正面”
和“2”
中共同包含的基本事件。
即（正面＆2）。
所以（“正面”
和“2”
同时发生）的理论性结合，即{正面＆2}，这样，保持了其整合性。
图表14-6直积空间中原本的试验事件
这里的直积试验得到的概率与之前讲解的一样，对应矩阵的面积而进行定义。
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