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如果用赌盘来解释，则表示：球落在0≤x＜0.5范围内的号码中。
这一范围内，能够由此做出比率占“一半”
的判断。
那么，如果设置其概率为0.5（＝t），也是符合“大致相同”
观点的逻辑的。
同理，若t＝0.7，那么事件“0≤x＜0.7”
可以看作是“0≤x≤1的70％”
，因而设定事件E的概率为0.7（＝t）是再自然不过的事了。
如果用图表16-3这样的面积图来分析，就会发现该方法与我们一直以来掌握概率的方法，其实是一脉相承的。
图表16-3［0，1］-赌盘的概率
16-4［0，1］-赌盘模型中的一般事件的概率
根据上一节中的基本设定，在［0，1］-赌盘的概率模型中，所有必要事件的概率都能够依据“概率的加法法则”
计算出来。
例如，我们可以试着在“选取0.5≤x＜0.7范围中的x”
这一事件中，计算“0.5≤x＜0.7”
的概率。
现在，把0≤x＜0.5和0.5≤x＜0.7这两个范围合并起来，可以得到0≤x＜0.7这一取值范围。
因此，根据概率的加法法则可以得出：
p（0≤x＜0.5）＋p（0.5≤x＜0.7）＝p（0≤x＜0.7）
如上一节中所设定的，由于第1项的值为0.5，第3项的值为0.7，所以第2项的值可以确定为：
P（0.5≤x＜0.7）＝0.7-0.5＝0.2
以上计算过程看似烦琐，但只要考虑到0.5≤x＜0.7这一范围，有着0.2的浮动空间，那么自然也可以认为概率就是0.2了（图表16-4）。
图表16-4［0，1］-赌盘模型的一般事件
［0，1］-赌盘模型，即“从0≤x≤1的范围中，随机抽取一个数值”
的模型。
该模型的端点为0和1，长度为1，可以说是一个极其特殊的例子。
而一般意义上的均匀分布是类似于“从2≤x＜5的范围里，随机抽取一个数值”
这样的。
至于这种情况，可以通过图表16-5来试着理解。
图表16-5［2，5］-赌盘的概率
16-5能够用图说明复杂概率模型的“概率分布图”
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