概率分布
什么是概率分布？我们可以理解为一个事件出现每种结果的概率的分布。
举例来说：
- 对于踯硬币事件来说，出现正面和反面的概率都是1/2
- 对于踯骰子事件来说，出现1-6每个面的概率都是1/6
下面介绍几种常见的分布
均匀分布
顾名思义，如果事件的每个结果出现的概率都是相同的，那么该事件的概率分布就是均匀分布。 例如前面所说的踯硬币和踯骰子都是均匀分布。
均匀分布可以分为离散均匀分布和连续均匀分布。
离散均匀分布
连续均匀分布
伯努利分布
伯努利分布，又称为两点分布或者0-1分布。如果一个事件只有两种结果，假设两种结果对应的值为0和1，取值为1的概率为p，则取值为0的概率为1-p
伯努利分布的期望E(x)=0(1-p)+1p=p
伯努利分布的方差VAR(x)=p(1-p)
二项分布
如果一个事件出现某种结果的概率为p，那么发生n次事件出现k次改结果的概率为：
f(n,k,p) = C(k,n) * p^k * (1-p)^(n-k)
二项分布的期望E(x)=np
二项分布的方差VAR(x)=np(1-p)
正态分布（高斯分布）
正态分布的概率密度函数为
其分布的图像为
从函数中我们可以看出，正态分布主要由两个参数来决定：
和
。其中决定了分布的位置，而决定了分布的形状（陡峭还是扁平）。
在正态分布中，它的期望是，它的方差是的平方。
TO BE CONTINUED