古典概型

这一节包含的知识点

比「节」更细的一层：具体到能对上一道题的步骤。

• 古典概型的定义与特征试验的所有可能结果只有有限个，且每个结果出现的可能性相同，这样的概率模型叫古典概型。
• 古典概型的概率公式事件 A 的概率等于 A 包含的样本点数除以样本点总数，即 P(A) = m/n。
• 用计数方法求古典概型的概率先用列举或排列组合数清样本点总数与事件包含的样本点数，再代入概率公式计算。
• 对立事件与互斥事件不能同时发生的两个事件叫互斥事件；若它们互斥且必有一个发生则互为对立事件，概率之和为 1。
• 等可能性的判断只有每个基本事件出现的可能性真正相等时才适用古典概型，否则要先转化为等可能模型。

先修：学它之前要先会

• 概率

完整前置链：一路要先会

不只是直接先修 —— 把先修的先修也追到底，顺序就是该学的顺序（含跨学科）。

1. 1计数原理→
2. 2概率

后继：学会它之后可以往哪走

• 条件概率与全概率

学习「古典概型」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有任何内容覆盖这条概念。要让它长出来，需要导入并发布一份讲到它的材料 —— Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据），由人确认后挂到这条上。

还没有任何学习目标、测评或任务标注到这条知识点上。学习链只列**真的标注过**的条目 —— 没有就是没有，不按模板补一个出来。