在概率论与数理统计的研究中，样本空间和样本点是两个基础且重要的概念。样本空间，通常用符号 \( S \) 表示，是指随机试验所有可能结果的集合。每一个可能的结果被称为一个样本点，通常用 \( \omega \) 来表示。
例如，在掷一枚硬币的实验中，样本空间 \( S = \{正面, 反面\} \)，其中每个元素即为一个样本点。而在掷一颗六面骰子的实验中，样本空间则为 \( S = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\} \)，同样每个数字代表一个样本点。
样本空间和样本点的定义不仅限于简单的实验，它们在复杂的统计模型和理论推导中也起着关键作用。通过明确样本空间和样本点，我们可以更清晰地描述事件，并进一步计算事件发生的概率。
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