不同概率模型的比较

它在哪一节里

知识点不单独存在 —— 它属于概率这一节。要理解它，通常得先看这一节讲什么。

度量随机事件发生可能性大小的数值，取值在 0 到 1 之间，必然事件的概率等于 1。

同一节的其他知识点

• 概率模型的建立把实际问题抽象成随机试验，明确样本空间与所求事件，再选择古典概型、条件概率或独立事件等模型计算。
• 概率的综合应用把事件分解为互斥的几类或独立的几步，综合运用加法、乘法与全概率公式求出概率。
• 条件概率与独立性的综合用条件概率公式与独立性定义互相转化，判定事件独立后可用乘法公式简化计算。
• 样本空间与随机事件随机试验所有可能结果组成的集合叫样本空间，样本空间的子集就是随机事件。
• 概率的基本性质任何事件的概率都在 0 与 1 之间，必然事件的概率为 1，互斥事件的概率等于各自概率之和。
• 频率与概率（频率的稳定性）随着试验次数增加，事件发生的频率会稳定在某个常数附近，这个常数就是该事件的概率。

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。

学习「不同概率模型的比较」

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。