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•
例
如
,
种
子
的
发
芽
率
试
验
,
•
少
量
的
种
籽
作
试
验
时
,
其
发
芽
率
可
能
是
8
5
%
、
9
5
%
,
•
但
当
进
行
重
复
大
量
样
本
的
试
验
时
,
其
发
芽
率
越
来
越
接
近
9
0
%
,
•
这
9
0
%
实
际
上
是
这
批
种
籽
的
发
芽
率
或
称
为
概
率
。
第
1
页
/
共
38
页
1
.
2
概
率
•
在
相
同
条
件
下
进
行
n
次
重
复
试
验
,
如
果
随
机
事
件
A
发
生
的
次
数
为
m
,
那
么
m
/
n
称
为
随
机
事
件
A
的
频
率
(
f
r
e
q
u
e
n
c
y
)
;
•
当
试
验
重
复
数
n
逐
渐
增
大
时
,
随
机
事
件
A
的
频
率
m
/
n
越
来
越
稳
定
地
接
近
某
一
数
值
p
,
那
么
就
把
P
称
为
随
机
事
件
A
的
概
率
。
第
2
页
/
共
38
页
n
m
p
n
l
i
m
1
0
p
1
.
3
小
概
率
事
件
原
理
•
概
率
表
示
了
随
机
事
件
在
一
次
试
验
中
出
现
的
机
率
。
•
若
随
机
事
件
的
概
率
很
小
,
例
如
<
0
.
0
5
、
0
.
0
1
、
0
.
0
0
1
,
称
之
为
小
概
率
事
件
。
•
小
概
率
事
件
虽
然
不
是
不
可
能
事
件
,
但
在
一
次
试
验
中
出
现
的
可
能
性
很
小
,
实
际
上
可
以
看
成
是
不
可
能
发
生
的
。
•
统
计
学
上
,
把
小
概
率
事
件
在
一
次
试
验
中
看
成
是
不
可
能
发
生
的
事
件
称
为
小
概
率
事
件
原
理
。
•
此
原
理
是
统
计
学
上
进
行
假
设
检
验
(
显
著
性
检
验
)
的
基
本
依
据
。
第
3
页
/
共
38
页
1
)
连
续
型
随
机
变
量
(
如
身
高
、
体
重
、
物
质
浓
度
)
的
概
率
分
布
,
可
用
随
机
变
量
x
在
某
个
区
间
内
取
值
的
概
率
P
(
a
≤
x
<
b
)
来
表
示
。
•
概
率
分
布
密
度
函
数
,
当
x
取
值
于
区
间
[
a
,
b
]
的
概
率
为
图
中
阴
影
部
分
的
面
积
,
图
2-1
概率分
布曲线
2
概率分布
(连续型随机变量)
第
4
页
/
共
38
页
P
(
a≤
x
<
b)
=
b
a
d
x
x
f
)
(
3
、
正
态
分
布
(
N
o
r
m
a
l
d
i
s
t
r
i
b
u
t
i
o
n
)
3
.
1
正
态
分
布
的
定
义
及
其
特
征
(
1
)
正
态
分
布
的
定
义
•
若
连
续
型
随
机
变
量
x
的
概
率
分
布
密
度
函
数
为
•
1
)
•
其
中
μ
为
平
均
数
,
σ
2
为
方
差
,
则
称
随
机
变
量
x
服
从
正
态
分
布
,
记
为
x
~
N
(
μ
,
σ
2
)
•
相
应
的
概
率
分
布
函
数
为
2
)
第
5
页
/
共
38
页
2
2
2
)
(
2
1
)
(
x
e
x
f
x
x
dx
e
x
F
2
2
2
)
(
2
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