设M件产品中有m件次品，从中任取两件。在取产品中有一件是废品的前提下另一件也是废品的概率。
(m-1)/(2M-m-1)。
这是条件概率问题，设至少有一件是次品的事件为A，两件都是次品的事件为B；A1,A2是恰取到1只和2只次品的事件。显然A=A1+A2
P(B/A)=P(AB)/P(A)=P(B)/P(A)=P(B)/P(A1+A2)
=P(B)/[P(A1)+P(A2)]
=C(2,m)/C(M,2) / [C(m,1)*C(M-m,1)/C(M,2)+C(m,2)/C(M,2)]
=(m-1)/(2M-m-1)
扩展资料：
古典概型讨论的对象局限于随机试验所有可能结果为有限个等可能的情形，即基本空间由有限个元素或基本事件组成，其个数记为n，每个基本事件发生的可能性是相同的。若事件A包含m个基本事件，则定义事件A发生的概率为p（A）=m/n，也就是事件A发生的概率等于事件A所包含的基本事件个数除以基本空间的基本事件的总个数.
这是P.-S.拉普拉斯的古典概型定义，或称之为概率的古典定义。历史上古典概型是由研究诸如掷骰子一类赌博游戏中的问题引起的。计算古典概型，可以用穷举法列出所有基本事件，再数清一个事件所含的基本事件个数相除，即借助组合计算可以简化计算过程。
几何概型若随机试验中的基本事件有无穷多个，且每个基本事件发生是等可能的，这时就不能使用古典概型，于是产生了几何概型。几何概型的基本思想是把事件与几何区域对应，利用几何区域的度量来计算事件发生的概率，布丰投针问题是应用几何概型的一个典型例子 。
设某一事件A（也是S中的某一区域），S包含A，它的量度大小为μ(A)，若以P(A)表示事件A发生的概率，考虑到“均匀分布”性，事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S)，这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件，即Φ为Ω中的空的区域，其量度大小为0，故其概率P(Φ)=0。
参考资料：百度百科——概率
