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设置个简单的模型，比如10个签，10个轮流抽，每个人抽中1号签的几率是一样的。
第一个人，1/10。
第二个人，（第一个人没抽中1号他才可能抽中）9/10*1/9=1/10。
第三个人，9/10*8/9*1/8=1/10。
这样一直到最后一个人同样是1/10。
扩展资料：
步骤
1、把总体中的N个个体编号。
2、把号码写在号签上，将号签放在一个容器中搅拌均匀。
3、每次从中抽取一个号签，连续不放回抽取n次。
4、将取出的n个号签上所对应的n个个体取出，就得到一个容量为n的样本。
优缺点
抽签法的优点是简单易行，缺点是当总体的容量非常大时，费时、费力，又不方便。如果标号的签搅拌得不均匀，会导致抽样不公平。
而随机数表法的优点与抽签法相同，缺点上当总体容量较大时，仍然不是很方便，但是比抽签法公平，因此这两种方法只适合总体容量较少的抽样类型。
参考资料来源：百度百科-抽签法
等概抓阄理论表明，当有一个装有3个红球和4个黄球的口袋时，无论你按照不放回的方式抽取几次，每次获得红球的概率恒定为3/7，取得黄球的概率为4/7，这证实了数学定理，即抽签过程的公平性，不论抽取顺序如何，结果都是相同的。
全概率公式是一个重要的工具，当某个事件A由B、C、D三个因素共同影响时，事件A发生的概率可以这样计算：p(A)=p(A/B)*p(B)+p(A/C)*p(C)+p(A/D)*p(D)，其中p(A/B)是条件概率，即在B事件发生时，A发生的概率。例如，已知A事件发生，我们可以通过柏努力公式求得是B、C、D中哪一种因素导致的概率。
另外，概率的两种常见计算方法包括古典概型和几何概型。古典概型中，事件A的概率等于A包含的基本事件数除以所有基本事件总数，例如一个骰子的点数分布。而几何概型则涉及区域面积，如抛物线下的面积，P(A)等于事件A所覆盖区域面积除以总区域面积。
先抽签和后抽签中奖概率是一样的。
假如10个人抽签，只有1个奖品。
你是第二个人抽，你中奖的概率=前一个人抽不中且你抽中，那么前一个人抽不中的概率是9/10，到你抽的时候只剩9个签，此时抽中的概率是1/9，所以你的中奖概率=9/10＊1/9=1/10，中奖概率与第一个人一样，以此类推后面每个人中奖概率都是一样的。
均等，不管谁先抽都是公平的。我们索性用一个一般情况来证明。假设总共有n个签，而其中m个是“中”的。第一个人抽中的机会显然是m/n。
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