在统计学与概率论中，当我们面对多个独立事件同时发生的概率计算时，需要采用特定的方法来叠加这些概率。本文将介绍如何计算多个概率相叠加的问题。

首先，我们需要明确一点，如果这些事件是相互独立的，那么它们同时发生的概率就是各自发生概率的乘积。例如，假设有两个独立事件A和B，它们的发生概率分别为P(A)和P(B)，那么A和B同时发生的概率P(A∩B)就是P(A)乘以P(B)。

但是，当我们考虑多个事件，且这些事件并非都是独立的，或者我们关心的是至少一个事件发生的概率时，计算方法就会有所不同。以下是两种常见的情况及其计算方法：

1. 非独立事件的概率叠加：当事件之间存在依赖关系时，我们不能简单地用乘法来计算叠加概率。此时，我们需要利用条件概率来进行计算。条件概率是指在给定另一个事件发生的情况下，一个事件发生的概率。例如，如果我们想知道在事件B发生的条件下事件A发生的概率，记作P(A|B)。在这种情况下，我们需要根据事件之间的依赖关系来构建条件概率模型。

2. 至少一个事件发生的概率：如果我们想计算的是至少一个事件发生的概率，可以使用补集的方法。假设我们有n个事件A1, A2, ..., An，我们想计算至少有一个发生的概率P(至少一个发生)。那么，这个概率可以通过计算没有事件发生的概率P(都不发生)的补集来得到，即P(至少一个发生) = 1 - P(都不发生)。如果每个事件的发生概率为P(Ai)，那么都不发生的概率就是所有事件不发生概率的乘积，即P(都不发生) = (1 - P(A1)) × (1 - P(A2)) × ... × (1 - P(An))。

总结来说，多个概率相叠加的计算需要根据事件之间是否独立以及我们关注的是否是至少一个事件发生来选择合适的计算方法。在进行概率计算时，正确理解事件的独立性以及熟练运用条件概率和补集概念是至关重要的。