1. Ley de intercambio, ley asociativa, tasa de distribución, ley de Morgan (base para la resolución de problemas)
2. Probabilidad clásica: posibilidades finitas e iguales, modelo geométrico: infinito. posible;
3. El principio de sorteo: no tiene nada que ver con el orden;
4. El principio de pequeña probabilidad: un evento de pequeña probabilidad no puede ocurrir en una prueba, pero una vez que suceda, dudará de la exactitud de la ley de realización;
5. Probabilidad condicional: tenga en cuenta que la probabilidad de una condición debe ser mayor que 0;
6. : Razón>Resultado Bayesiano:Resultado>; Razón ;
7. La compatibilidad se define por eventos y la independencia se define por probabilidad.
Capítulo 2
1. Los valores de la distribución 0-1, la distribución binomial y la distribución de Poisson comienzan desde 0;
2. la función es continua por la derecha y la función de distribución debe escribirse como continua por la derecha tanto como sea posible;
3 Propiedades de la función de distribución y densidad de probabilidad;
4. valor de una variable aleatoria continua La probabilidad es 0;
5 Una probabilidad de 0 no es necesariamente un evento imposible, y una probabilidad de 1 no es necesariamente un evento inevitable;
6. Características gráficas de la distribución normal;
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7. Encuentre la distribución de la función según el método de definición tanto como sea posible y escriba la fórmula básica según la definición; /p>
8. Cuando el segmento es monótono, la fórmula debe usarse segmento por segmento y luego agregarse.