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二点分布（0－1分布）是二项分布的特例 当n很大而p又很小时，二项分布可用参数λ＝np的泊松分布近似 当N很大而M/N很小是，超几何分布趋于二项分布 当n＞30时，不管p大小，二项分布的概率都可用正态分布来近似计算 当n无限增大时，二项分布趋近于正态分布
预期报酬率的概率分布越窄，投资风险越小 预期报酬率的概率分布越窄，投资风险越大 预期报酬率的标准差越大，投资风险越大 预期报酬率的变异系数越大，投资风险越大
是度量某一事件发生的可能性的方法 概率分布是不确定事件发生的可能性的一种数学模型 所有未发生的事件的概率值一定比1小 值介于0和1之间 概率的应用方法包括主观概率方法
离散型概率分布各种状态的概率取值之和等于1 离散型概率分布适用于变量取值个数不多的输入变量 连续型概率分布输入变量的取值充满一个区间 连续型概率分布的输入变量可以按一定次序一一列举出来 连续型概率分布用概率密度和分布函数表示
是度量某一事件发生的可能性的方法 概率分布是不确定事件发生的可能性的一种数学模型 值介于0和1之间 所有未发生的事件的概率值一定比1大 概率值有可能是负的
通常认为，火灾概率是火灾风险与火灾后果的综合度量 通常认为，火灾风险是火灾概率与火灾后果的综合度量 通常认为，火灾后果是火灾风险与火灾概率的综合度查 以上说法均不正确
风险必须是偶然的 风险必须是大量标的均有遭受损失的可能性 损失的概率分布未知 损失的程度较高 损失是可以确定和测量的
适用于离散型概率分布的事件发生概率计算 适用于连续型概率分布的事件发生概率计算 输入变量之间相互独立 联合概率的计算是各输入变量状态概率之和 概率树分析下，输入变量和每个变量的可取状态数没有限制
F分布是负偏态分布 F值表中的F值都是大于1的 F值与分母自由度相同概率的t值
预期报酬率的概率分布越窄，投资风险越小 预期报酬率的概率分布越窄，投资风险越大 预期报酬率的标准差越大，投资风险越大 预期报酬率的变异系数越大，投资风险越大
预期报酬率的概率分布越窄，投资风险越小 预期报酬率的概率分布越窄，投资风险越大 预期报酬率的标准差越大，投资风险越大 预期报酬率的变化系数越大，投资风险越大
预期收益率的概率分布越窄，投资风险越小 预期收益率的概率分布越窄，投资风险越大 预期收益率的标准差越小，投资风险越大 预期收益率的标准差越大，投资风险越大
应根据有关基本变量的概率分布类型和统计参数 参考规定的目标可靠指标 通过计算分析 考虑工程经验
正态分布是描述离散型随机变量的一种重要概率分布 整个曲线下的面积为1 关于x=μ对称，在x=μ处曲线最高 当μ=0，σ=1时，称正态分布为标准正态分布 若固定μ，σ越大，曲线瘦而高
二项分布检验主要检验给定年份某一等级PD预测准确性 卡方分布检验主要检验给定年份不同等级PD预测准确性 正态分布检验主要检验不同年份不同等级PD预测准确性 扩展的交通灯检验主要检验不同年份不同等级PD预测准确性 验证违约概率准确性的基本原理是运用统计学中的假设检验，当实际违约发生情况超过给定阈值，则接收原假设，认为PD预测正确
在统计学中，学生t-分布经常应用在对呈正态分布的总体的均值进行估计； 正态分布是t-分布的一种特殊形式； 均匀分布分为离散型均匀分布和连续型均匀分布，是一种简单的概率分布； 正态分布的图形特征是双峰性，对称性，有界性和抵偿性。
概率分析也称风险分析 概率分析的关键是确定各种状态的概率分布 如果项目的各种状态的净现值均为负，则该项目一定不可行 项目可行的累计概率反映了项目的风险程度，累计概率越大，风险越大
正态分布是描述离散型随机变量的一种重要概率分布 整个曲线下的面积为l 关于x=u对称，在x=u处曲线最高 当u=0，σ=1时，称正态分布为标准正态分布 若固定u，σ大时，曲线瘦而高
正态分布是描述离散型随机变量的一种重要概率分布 整个曲线下的面积为1 关于x=u对称，在x=u处曲线最高 当u=o，σ=1时，称正态分布为标准正态分布 若固定u，σ大时，曲线瘦而高
概率分布的总和为1 概率的取值区间是[-1，1] 不可能事件的概率为1 所有计量结果的误差分布，无一例外地都遵循从正态分布
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