0，变异数等于1）。而常数 formula_7 就是前面函数 formula_8 中所谓的归一化常数。第二个例子，对于已知而相对的则是一个对于所有非负整数之集合的机率质量函数。这就是假定期望值为 λ的泊松分佈之机率质量函数。如果一些机率密度函数拥有多个参数，它的归一化常数求法也是相同的。其中非常着名的波兹曼分布函数中的"'参数化归一化常数"在统计力学中有非常重要的地位。在统计力学中，这个常数被称为配分函数。
贝氏定理.贝氏定理说明一个随机事件的后验机率正比于先验机