C26=6x5/(2x1)

A26=6x5

A的話，上面的2相當於位數，然後從下面的5開始乘，2的話相當於乘兩次，即5x4

C的話，就是A的基礎上再除以2!，即6x5/(2x1)

C26=6x5/(2x1) A26=6x5 A的話，上面的2相當於位數，然後從下面的5開始乘，2的話相當於乘兩次，即5x4 C的話，就是A的基礎上再除以2!，即6x5/(2x1)

C表示組合方法的數量

比如：C（3，2），表示從3個物體中選出2個，總共的方法是3種，分別是甲乙、甲丙、乙丙（3個物體是不相同的情況下）。

2A的計算公式

A表示排列方法的數量。

比如：n個不同的物體，要取出m個（m<=n）進行排列，方法就是A（n，m）種。

也可以這樣想，排列放第一個有n種選擇，,第二個有n-1種選擇，,第三個有n-2種選擇，·····，第m個有n+1-m種選擇，所以總共的排列方法是n（n-1）（n-2）···（n+1-m），也等於A（n,m）。

注：在具體題目中，看題目需要排列還是組合，也就是單體是否需要順序，需要就用A，不需要就用C

C26=6x5/(2x1)

A26=6x5

A的話，上面的2相當於位數，然後從下面的5開始乘，2的話相當於乘兩次，即5x4

C的話，就是A的基礎上再除以2!，即6x5/(2x1)擴充套件資料：

機率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。

隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面。隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。典型的隨機試驗有擲骰子、扔硬幣、抽撲克牌以及輪盤遊戲等。

事件的機率是衡量該事件發生的可能性的量度。雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重複的隨機試驗卻往往呈現出明顯的數量規律。

以下是公理化定義：

設隨機實驗E的樣本空間為Ω。若按照某種方法，對E的每一事件A賦於一個實數P(A)，且滿足以下公理：

（1）非負性：P(A)≥0；

（2）規範性：P(Ω)=1；

（3）可列（完全）可加性：對於兩兩互不相容的可列無窮多個事件A1，A2，……，An，……，有。則稱實數P(A)為事件A的機率。

需要提及的是下面將要介紹的9個計算機率的定理與上面已經提及的事件的計算沒有關係，所有關於機率的定理均由機率的3個公理得來，同時適用於包括拉普拉斯機率和統計機率在內的所有機率理論。

定理1：又稱互補法則。與A互補事件的機率始終是1-P(A)。

第一次旋轉紅色不出現的機率是19/37，按照乘法法則，第二次也不出現紅色的機率是 。因此在這裡互補機率就是指在兩次連續旋轉中至少有一次是紅色的機率，為 定理2：不可能事件的機率為零。

證明： Q和S是互補事件，按照公理2有P(S)=1，再根據上面的定理1得到P(Q)=0。定理3：如果A1...An事件不能同時發生（為互斥事件），而且若干事件A1，A2，...An∈S每兩兩之間是空集關係，那麼這些所有事件集合的機率等於單個事件的機率的和。

例如，在一次擲骰子中，得到5點或者6點的機率是： 定理4：如果事件A，B是差集關係，則有

C26=6x5/(2x1)。A26=6x5。A的話，上面的2相當於位數，然後從下面的5開始乘，2的話相當於乘兩次，即5x4

C的話，就是A的基礎上再除以2!，即6x5/(2x1)。這裡c(m,n) 表示從m中選出n個的。(1) 至少一名女生的方面就是:選出來的代表全是男生

總共的情況有:c(10,2)

代表全是男生的情況有:c(7,2)

所以選出來的代表全是男生的機率是:

c(7,2)/c(10,2)

=[(7×6)/(2×1)]÷[(10×9)/(2×1)]

=7/15。所以至少有一名女生是1-7/15=8/15。(2)原式=(7×6×..×1)/(7×6×..×1)=1