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Knowledge Point

分布列的概率和为1的应用

数学 · 高中 · 「离散型随机变量及其分布列」这节下的知识点

结构草稿ekos:math:senior:statistics:discrete:normalization

利用所有概率之和等于 1,可以求出分布列中的待定参数或补全缺失的概率。

它在哪一节里

知识点不单独存在 —— 它属于离散型随机变量及其分布列这一节。要理解它,通常得先看这一节讲什么。

取值为有限个或可列个的随机变量,分布列列出每个取值及其概率,所有概率之和为 1。

同一节的其他知识点

  • 离散型随机变量的概念取值可以一一列出的随机变量叫离散型随机变量,它的每个取值都对应一个确定的概率。
  • 分布列的性质与求法分布列列出随机变量的每个取值及其概率,其中每个概率都非负且所有概率之和等于 1。
  • 两点分布与超几何分布只有 0 和 1 两个取值的分布叫两点分布;从两类元素中不放回地抽取时符合超几何分布。
  • 随机变量的函数分布若随机变量 Y 是 X 的函数,把 X 的每个取值代入后合并相同取值,就得到 Y 的分布列。

学习顺序:先学什么,后学什么

「这节里的前后」是编纂顺序(讲解顺序),说的是这一节讲到哪一步;「哪些节要在前面」才是先修关系。

学它之前要先会的知识点
学完它接着学
哪些知识点把它当先修

这几条都把它写成了「不会就跳不过去」的那一条。反过来看,这也是它值不值得先学的依据。

这一节要在哪些节之后学
Learn

学习「分布列的概率和为1的应用」

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。

内容覆盖

还没有内容讲到这条知识点。导入并发布一份讲到它的材料后,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。

来源与边界

正文由平台自主编纂(不复制课标或教材原文),仍是结构草稿、待学科专家审校。 来源 ekos:draft-v0 · 基于公开通识整理的结构草稿;不含课标原文;待学科专家审阅