幾何分布：幾何分布是第k次首次發生，前k-1次未發生
泊松分布：比如我們記錄的人群每分鐘闖紅燈情況等例子
超幾何分布：從a個白球和b個黑球中抽取n個球
指數分布：f(x)從λ到0的這一段線01分布：只有0和1兩種情況的分布
幾何分布：幾何分布是第k次首次發生，前k-1次未發生
二項分布：獨立重複的01分布
泊松分布：比如我們記錄的人群每分鐘闖紅燈情況等例子
超幾何分布：從a個白球和b個黑球中抽取n個球
均勻分布：n個數的發生概率是相等
指數分布：f(x)從λ到0的這一段線
正態分佈：大多數事情的規律都是正態分佈
泊松分布最常見的乙個應用就是，它作為了排隊論的乙個輸入。比如在一段時間t（比如1個小時）內來到食堂就餐的學生數量肯定不會是乙個常數（比如一直是200人），而應該符合某種隨機規律：
假如在1個小時內來200個學生的概率是10%，來180個學生的概率是20%..一般認為，這種隨機規律服從的就是泊松分布。
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試想一下，你現在就站在乙個**密集的馬路旁，打算收集闖紅燈的人群情況（？）。首先，利用秒錶和計數器，一分鐘過去了，有5個人闖紅燈；第二分鐘有4個人；而下一分鐘有4個人。持續記錄下去，你就可以得到乙個模型，這便是「泊松分布」的原型。
連續隨機變數的條件分布
設二維連續隨機變數 x,y 的聯合密度函式為 p x,y 邊際密度函式為 p x x p y y 其條件分布函式為 p x leq x y y 則有 p x leq x y y lim p x leq x y leq y leq y h lim frac lim frac x int p u,v u...
隨機變數函式的分布與聯合分布
以下文字均假設所求分布存在。設函式y f x 單調遞增，若隨機變數x變化範圍是 x,x dx 且由此引起的y變化範圍是 y,y dy 那麼 p x x x dx p y y y dy 若單調遞減，dy 0，上式就成為 p x x x dx p y dy y 也就是 x,x dxf x dx y,y ...
對隨機變數的簡單理解
首先看下官方定義 隨機變數是從樣本空間投影到實數軸的乙個廣義的實值函式 對任意乙個樣本點w，存在唯一的實數x w 與之對應。我畫了下圖來解釋這個定義 當我們需要研究事件發生的概率時，引入隨機變數後，對事件概率的研究不再是重點，而是轉化為對隨機變數的研究。也就是說 舉個栗子 當我們要研究例如 那麼隨機...