第二章：随机变量及概率分布

一维随机变量

是关于实验结果的变量。实验结果用一系列离散值表示的称为离散型随机变量，用连续值表示的称为连续型随机变量。一维表示随机变量只包含一个关于实验结果的变量。

离散型随机变量分布

就是各个实验结果的概率分布情况。例如随机掷一个6面骰子，结果可能是1-6，而每一个结果的概率都是$\frac{1}{6}$，即$P(X=1)=P(X=2)=\cdots =P(X=6)=\frac{1}{6}$。

二项分布

样本趋于无穷大情况下的超几何分布可以近似看作二项分布

每次实验的结果只有两个，概率分别为$p$和$1-p$。这分布表示多次实验的结果分布，例如抛$n$次硬币，最终正面朝上的次数为$m$的概率就可以用二项分布表示。

泊松分布

表示某种小概率事件发生的可能性。

超几何分布

这用于处理抽样中的无放回情况概率。

负二项分布

?

连续型随机变量分布

连续型随机变量激就是之前说过的那种，事件结果是不可数正无穷的（比如在坐标系里随机丢一个钉子，其位置到原点的距离）。

正态分布

也叫高斯分布。

指数分布

？

威布尔分布

？

多维随机变量

也称为随机向量，是由多个随机变量构成的向量。

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后面再写