（注意：我们需要得知的不是“存在于A中，也同时存在于B中的而样本点个数”，而仅仅需要得知一个比例值（如果知道前者，就不需要计算这么麻烦，直接古典概率定义就好））。
这个比例值就是条件概率：
所以条件概率的定义出现：
“B事件中的一个样本点，同时也落在A样本点集合的概率是多少”
可见，在古典概率中，如果用“B事件发生的条件下，A事件发生的概率”这种定义，是不容易推导出条件概率的公式定义的，必须从交事件来推导，但这种推导也会产生一个小疑惑。
三.在考研古典概率中，条件概率公式的一些不足
根据我上文之前的推导，我们可以推导出这样的公式：
这个公式，可以看作是，事件A,B的发生顺序，对AB同时发生是没有影响。
这是因为古典概率中的事件发生，都可以看作是集合运算，而集合运算交换律，计算顺序不影响结果。
但是在现实世界就不不一定是这样的了。
四.在现实生活中如何理解条件概率？
在现实世界我们遇到很多事件，是具有顺序性的，比如零件组装，如果事件B先执行，那么事件A可能就做不了，这应该怎么设计事件呢。
答案是没法设计，因为这是古典概率本身的定义导致的缺点，如果遇到这样的事件你就不可以使用古典概率来预测了，需要换模型了。
那么就单纯谈古典概率中的条件概率，我们可以理解为：
“B事件中的一个样本点，同时也落在A样本点集合的概率是多少”
“如果B事件必然发生，则A事件也跟着B事件发生的概率是多少”
由此推出了v-n图理解，可以看作是样本空间的缩小。
“将A作为样本空间，则B的概率变为多少”
