# 有限離散機率分布基礎 · 脈衝 R07

本批已通過 Schema、去重、來源快照與獨立答案重算；仍未標記為人工審定。

本題庫已有對應的中英逐步詳解。原題的 candidate 與英文 ai_candidate 狀態保留；AI 覆核、有限計算與 Lean 形式證明分開標示。

batch-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-foundations · 2026-10-13 · 100 題



## 1. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[0,1,3],"masses":[[1,4],[1,4],[1,4]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)

結構基礎核對=([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 2. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[1,2,4],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 3. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[2,3,5],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 4. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[3,4,6],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 5. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[4,5,7],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 6. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[5,6,8],"masses":[[1,4],[1,4],[1,4]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)

結構基礎核對=([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 7. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[6,7,9],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0007/)

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## 8. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[7,8,10],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0008/)

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## 9. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[8,9,11],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0009/)

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## 10. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[9,10,12],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 11. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[10,11,13],"masses":[[1,4],[1,4],[1,4]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)

結構基礎核對=([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0011/)

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## 12. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[11,12,14],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0012/)

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## 13. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[12,13,15],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0013/)

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## 14. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[13,14,16],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0014/)

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## 15. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[14,15,17],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0015/)

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## 16. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[15,16,18],"masses":[[1,4],[1,4],[1,4]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)

結構基礎核對=([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0016/)

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## 17. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[16,17,19],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0017/)

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## 18. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[17,18,20],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0018/)

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## 19. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[18,19,21],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0019/)

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## 20. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[19,20,22],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0020/)

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## 21. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[20,21,23],"masses":[[1,4],[1,4],[1,4]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)

結構基礎核對=([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/4], 是, 3/4, 否, 否)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0021/)

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## 22. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[21,22,24],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0022/)

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## 23. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[22,23,25],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0023/)

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## 24. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[23,24,26],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0024/)

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## 25. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pmf-qualification；資料={"outcomes":[24,25,27],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,nonnegative,sum,normalized,qualified] 欄序回答。

查看答案與解釋([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)

結構基礎核對=([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], 是, 1, 是, 是)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0025/)

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## 26. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[0,1,3],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[0,3]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 3], 3/4)

結構基礎核對=([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 3], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 27. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[1,2,4],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[1,4]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 4], 3/4)

結構基礎核對=([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 4], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0027/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 28. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[2,3,5],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[2,5]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 5], 3/4)

結構基礎核對=([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 5], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0028/)

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## 29. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[3,4,6],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[3,6]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], [3, 6], 3/4)

結構基礎核對=([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], [3, 6], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0029/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 30. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[4,5,7],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[4,7]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], [4, 7], 3/4)

結構基礎核對=([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], [4, 7], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0030/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 31. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[5,6,8],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[5,8]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/2], [5, 8], 3/4)

結構基礎核對=([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/2], [5, 8], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0031/)

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## 32. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[6,7,9],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[6,9]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], [6, 9], 3/4)

結構基礎核對=([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], [6, 9], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0032/)

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## 33. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[7,8,10],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[7,10]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], [7, 10], 3/4)

結構基礎核對=([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], [7, 10], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0033/)

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## 34. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[8,9,11],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[8,11]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], [8, 11], 3/4)

結構基礎核對=([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], [8, 11], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0034/)

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## 35. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[9,10,12],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[9,12]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], [9, 12], 3/4)

結構基礎核對=([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], [9, 12], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0035/)

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## 36. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[10,11,13],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[10,13]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/2], [10, 13], 3/4)

結構基礎核對=([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/2], [10, 13], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0036/)

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## 37. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[11,12,14],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[11,14]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], [11, 14], 3/4)

結構基礎核對=([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], [11, 14], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0037/)

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## 38. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[12,13,15],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[12,15]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], [12, 15], 3/4)

結構基礎核對=([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], [12, 15], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0038/)

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## 39. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[13,14,16],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[13,16]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], [13, 16], 3/4)

結構基礎核對=([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], [13, 16], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0039/)

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## 40. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[14,15,17],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[14,17]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], [14, 17], 3/4)

結構基礎核對=([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], [14, 17], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0040/)

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## 41. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[15,16,18],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[15,18]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/2], [15, 18], 3/4)

結構基礎核對=([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/2], [15, 18], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0041/)

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## 42. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[16,17,19],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[16,19]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], [16, 19], 3/4)

結構基礎核對=([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], [16, 19], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0042/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 43. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[17,18,20],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[17,20]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], [17, 20], 3/4)

結構基礎核對=([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], [17, 20], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0043/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 44. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[18,19,21],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[18,21]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], [18, 21], 3/4)

結構基礎核對=([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], [18, 21], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0044/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 45. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[19,20,22],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[19,22]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], [19, 22], 3/4)

結構基礎核對=([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], [19, 22], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0045/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 46. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[20,21,23],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[20,23]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/2], [20, 23], 3/4)

結構基礎核對=([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/2], [20, 23], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0046/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 47. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[21,22,24],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[21,24]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], [21, 24], 3/4)

結構基礎核對=([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], [21, 24], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0047/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 48. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[22,23,25],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[22,25]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], [22, 25], 3/4)

結構基礎核對=([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], [22, 25], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0048/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 49. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[23,24,26],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[23,26]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], [23, 26], 3/4)

結構基礎核對=([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], [23, 26], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0049/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 50. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-event-probability；資料={"outcomes":[24,25,27],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"event":[24,27]}。請依 [outcomes,masses,event,event_probability] 欄序回答。

查看答案與解釋([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], [24, 27], 3/4)

結構基礎核對=([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], [24, 27], 3/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0050/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-event-probability · candidate





## 51. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[0,1,3],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/2], 7/4)

結構基礎核對=([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/2], 7/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0051/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 52. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[1,2,4],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], 11/4)

結構基礎核對=([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], 11/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



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## 53. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[2,3,5],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], 15/4)

結構基礎核對=([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], 15/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0053/)

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## 54. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[3,4,6],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], 19/4)

結構基礎核對=([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], 19/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0054/)

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## 55. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[4,5,7],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], 23/4)

結構基礎核對=([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], 23/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0055/)

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## 56. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[5,6,8],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/2], 27/4)

結構基礎核對=([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/2], 27/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0056/)

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## 57. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[6,7,9],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], 31/4)

結構基礎核對=([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], 31/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0057/)

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## 58. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[7,8,10],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], 35/4)

結構基礎核對=([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], 35/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0058/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 59. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[8,9,11],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], 39/4)

結構基礎核對=([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], 39/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0059/)

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## 60. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[9,10,12],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], 43/4)

結構基礎核對=([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], 43/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0060/)

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## 61. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[10,11,13],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/2], 47/4)

結構基礎核對=([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/2], 47/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0061/)

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## 62. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[11,12,14],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], 51/4)

結構基礎核對=([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], 51/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0062/)

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## 63. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[12,13,15],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], 55/4)

結構基礎核對=([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], 55/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0063/)

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## 64. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[13,14,16],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], 59/4)

結構基礎核對=([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], 59/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0064/)

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## 65. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[14,15,17],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], 63/4)

結構基礎核對=([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], 63/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0065/)

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## 66. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[15,16,18],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/2], 67/4)

結構基礎核對=([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/2], 67/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0066/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 67. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[16,17,19],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], 71/4)

結構基礎核對=([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], 71/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0067/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 68. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[17,18,20],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], 75/4)

結構基礎核對=([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], 75/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0068/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 69. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[18,19,21],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], 79/4)

結構基礎核對=([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], 79/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0069/)

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## 70. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[19,20,22],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], 83/4)

結構基礎核對=([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], 83/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0070/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 71. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[20,21,23],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/2], 87/4)

結構基礎核對=([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/2], 87/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0071/)

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## 72. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[21,22,24],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], 91/4)

結構基礎核對=([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], 91/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0072/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 73. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[22,23,25],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], 95/4)

結構基礎核對=([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], 95/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0073/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 74. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[23,24,26],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], 99/4)

結構基礎核對=([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], 99/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0074/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-expectation · candidate





## 75. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-expectation；資料={"outcomes":[24,25,27],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]]}。請依 [outcomes,masses,expectation] 欄序回答。

查看答案與解釋([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], 103/4)

結構基礎核對=([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], 103/4)；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0075/)

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## 76. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[0,1,3],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])

結構基礎核對=([0, 1, 3], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0076/)

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## 77. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[1,2,4],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])

結構基礎核對=([1, 2, 4], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0077/)

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## 78. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[2,3,5],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])

結構基礎核對=([2, 3, 5], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0078/)

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## 79. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[3,4,6],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])

結構基礎核對=([3, 4, 6], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0079/)

有限離散機率分布 · qf-str22-distribution-pushforward · candidate





## 80. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[4,5,7],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])

結構基礎核對=([4, 5, 7], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0080/)

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## 81. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[5,6,8],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])

結構基礎核對=([5, 6, 8], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0081/)

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## 82. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[6,7,9],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])

結構基礎核對=([6, 7, 9], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0082/)

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## 83. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[7,8,10],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])

結構基礎核對=([7, 8, 10], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0083/)

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## 84. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[8,9,11],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])

結構基礎核對=([8, 9, 11], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0084/)

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## 85. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[9,10,12],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])

結構基礎核對=([9, 10, 12], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0085/)

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## 86. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[10,11,13],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])

結構基礎核對=([10, 11, 13], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0086/)

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## 87. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[11,12,14],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])

結構基礎核對=([11, 12, 14], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0087/)

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## 88. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[12,13,15],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([12, 13, 15], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0088/)

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## 89. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[13,14,16],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])

結構基礎核對=([13, 14, 16], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0089/)

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## 90. 有限離散PMF

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結構基礎核對=([14, 15, 17], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0090/)

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## 91. 有限離散PMF

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結構基礎核對=([15, 16, 18], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0091/)

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## 92. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[16,17,19],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([16, 17, 19], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0092/)

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## 93. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[17,18,20],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([17, 18, 20], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0093/)

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## 94. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[18,19,21],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([18, 19, 21], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0094/)

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## 95. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[19,20,22],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([19, 20, 22], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0095/)

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## 96. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[20,21,23],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([20, 21, 23], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0096/)

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## 97. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[21,22,24],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])

結構基礎核對=([21, 22, 24], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0097/)

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## 98. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[22,23,25],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[1,2,1]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

查看答案與解釋([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])

結構基礎核對=([22, 23, 25], [1/4, 1/4, 1/2], [1, 2, 1], [[1, 3/4], [2, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0098/)

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## 99. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[23,24,26],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[2,0,2]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([23, 24, 26], [1/4, 1/4, 1/2], [2, 0, 2], [[0, 1/4], [2, 3/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0099/)

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## 100. 有限離散PMF

有限離散精確PMF。操作=distribution-pushforward；資料={"outcomes":[24,25,27],"masses":[[1,4],[1,4],[1,2]],"images":[0,1,0]}。請依 [outcomes,masses,images,pushforward_rows] 欄序回答。

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結構基礎核對=([24, 25, 27], [1/4, 1/4, 1/2], [0, 1, 0], [[0, 3/4], [1, 1/4]])；依完整明示資料重算；完整明示的精確切片不是一般定理或經驗聲明；質量非負且精確和為1；數學分布不是資料擬合證據。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-0100/)

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[原始題目 JSONL](https://ocme.evemisslab.com/data/questions/batches/batch-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-foundations/questions.jsonl) · [驗收報告](https://ocme.evemisslab.com/data/questions/batches/batch-20261013-advance-20261022-r07-finite-discrete-probability-distribution-foundations/validation-report.json)