为什么二项分布要求试验相互独立且成功概率恒定？

二项分布的概率质量函数通过将包含 k 次成功和 n-k 次失败的单一特定序列的概率，乘以排列这些成功的可能方式的数量，来计算恰好 k 次成功的概率。公式为 $Pr(X = k) = \binom{n}{k} p^{k}(1-p)^{n-k}$。

适用条件：随机变量 X 服从参数为 n 和 p 的二项分布。；k 是满足 $0 \le k \le n$ 的整数。；试验相互独立且具有恒定的成功概率 p。

秩匹配方法通过从目标正态分布中生成一组随机数，对原始分数和生成的数字进行排序，然后用相同秩次的标准化分数替换每个学生的原始分数，从而实现分数标准化。这在保持相对排名的同时，使整体分布的形状与目标参数相匹配。

适用条件：已知考生的总人数。；预先设定了目标正态分布的均值和标准差。；原始分数和生成的随机数按相同方向排序。

在右偏长尾分布中，尾部少数极大的值会显著抬高算术平均值，将其向右拉。中位数则保持靠近左侧的高概率区域，使其成为对大多数数据更具鲁棒性的典型或一般水平的度量。

适用条件：分布具有明显的右侧长尾。；存在少量影响均值的极端大值。；目标是测量大多数人的典型水平，而不是受极端值影响的总平均值。

根本区别在于随机变量所能取值的形式。离散分布描述的是取可数、孤立值（如整数）的变量，而连续分布描述的是可以在连续区间内取任意值的变量。

适用条件：随机变量的可能值要么是可数且分离的，要么形成一个连续的范围。