高中数学什么时候使用经典概括，什么时候是二项分布

二项分布。 它通常用于独立的重复试验。

它的特点是“发生n次的概率是多少”; 超几何分布。

一般问题是“第 n 次出现的概率是多少”。

应该不可能使用二项分布模型，如果不放回去，它就不属于独立的重复实验。

总之，一个是回撤（二项分布），另一个是非回撤（超几何分布）。

例如，20 个球中有 5 个黑球和 15 个白球。 从中抽取 3 次，有 x 个黑球。 如果每次抽到都放回去，第二次再抽，每次抽到黑球的概率是1：4，而且这次是相互独立的，这显然是独立的重复测试，对应的概率模型是二项分布。

如果你不是每次都把它放回去，你只取其中的 3 个，那么这 3 个中出现的黑球 x 就是一个超几何分布。

特征还是非常明显的。 例如，在上面的例子中，如果我拿了 6 次，如果我不把它放回去，里面最多会有 5 个黑球; 但是，有一个回抽，黑球可以抽6次。

它们之间也存在联系，即当人口中的人数与提取的数量相比非常大时，它们彼此非常接近。 例如，1000 个球，200 个黑球和 800 个白球，抽 3 次。 如果每次抽黑球的概率是1 5，第一次不放回去的概率是1 5，第二次如果第一次抽白球，是200 999或大约1 5，第一次抽黑球的概率是199 999大约等于1 5， 而第三次你以同样的方式绘制，每次概率在1 5左右，你可以根据二项分布的独立重复检验来近似。

二项分布用于n个独立重复实验，例如，抛硬币的概率为3个正面，那么抛硬币10次，抛硬币3个正面的概率问题可以看作是10个独立重复的实验头部事件发生3次，二项分布。

超几何分布的模型是：有100个产品，其中有3个缺陷产品，每次从中抽出5个，抽取的缺陷产品数量的概率就是超几何分布。

一般来说，经典概率是离散的随机变量。

例如掷均匀骰子的测试。 在这两项试验中，使用经典概率的可能结果是什么？

对于高中的概率题，你应该多做一些例题，总结一下，分析具体问题。

很难说这个模型是否会被使用。

古典大纲必修课3，高二第二学期。 二项式定理选修课 2 3 高中第二学期。

我认为一种方法是标题已根据....分布，对于泊松分布，一般说是正态分布。 如果未指定主题，则超几何分布为求对 m 个样本进行采样的概率，其中 x 为 A 类，y 为 B 类; 二项分布是，一个事件发生的概率是p，现在这样的事件已经进行了n次，求出发生的概率x次; 古典通常类似于掷骰子......事实上，你必须弄清楚它们的定义，以及如何找到它们，你就会知道其中的区别。

以 BC 为 X 轴，点 A 是不在 X 轴上的任意点，甚至 A、B、C 形成一个三角形，三角形的面积 = 1 2 底 x 高，当 PBC 的面积正好等于 S 4 时，点 P 的 Y 轴坐标只需要满足点 A 的 Y 轴坐标， 我们设 A 点的坐标为 （m， n），则 P 点可以取在位于三角形内的直线 Y=N 4 的截面上，让 Y=N 4 在两点 F、G 处交叉三角形，线段 fg 下方的部分就是符合主题的点 p 的面积， 设置为k，通过几何推广，PBC面积小于s4的概率是k的面积除以s，k的面积可以通过相似三角定理求出，从a点为BC的高交点Y=n 4在d点，在e点， 那么 ad ae=3 4， s afg s abc=9 16，所以 k 的面积是 7 16s，即

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我认为一般类型是什么取决于具体问题; 在同一组试验中，不同的具体问题可能具有不同的概括性。

仅看题干：样本空间包括 8 个基本事件; 每次出现的概率为 1 8;

如果被问到：在“一些”试验中发生一个基本事件或几个基本事件的组合的概率; 那么这就是经典的概括;

然而，这个问题的第二个问题是三个试验（随机3瓶）中一个基本事件（即草莓味的瓶数）的“次数”（草莓味的瓶数）的问题，以及每个数字的概率。 那么这可以从另一个角度来看：

在每项试验中，给定事件有2个结局：

发生，不发生;

概率为：

我们将以上两个结果作为两个基本事件，即将经典概括中的所有基本事件分为两组，得到两个新的基本事件。 当我们查看 n 次试验中一个基本事件的出现次数时，我们可以使用二项式分布模型来分析它。

一般来说，双点分布、超几何分布和二项分布不属于经典概括，属于现代数学的范畴。 经典概括的一个主要特征是有限性，这在这三个类别中通常不可用。

二项分布是二项分布的特例。

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