N.1 随机变量分布
| 1）正态分布(高斯分布，用的比较多) 这里句一个例子，小明有一枚筛子，但它不是六个面的，而是数不清多的面(即每一面都有个点对应点数)，但塞子的外形不均匀的，所以扔筛子有些点数的概率可能会大点。于是小明最中测试无数次，发现存在如下的公式关系。 |
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| 发现u出现做的点数(即概率最大的点数)。当然如果概率图不是左右对称的函数，那么u就可能“不是中位点数”。如果图形左右对称，那就说明是”中位点数”。 |
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| 2）指数分布 |
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N.2 重要概率公式
| 1）条件概率公式 指A发生的情况前提下，B发生发概率，即AB同时发生。 |
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| 2）全概率公式 这个是分类又分步计算。 |
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| 3）贝叶斯公式 这个和条件概率公式一样，只是反过来计算。 |
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