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随机变量在概率空上遵循不同类型的分布，决定了它们的特性，有助于预测。
本文内容列表:
介绍
高斯/正态分布
，二项分布(二项式分布)
伯努利分布(伯努利分布)
对数正态分布(对数正态分布)
，幂律分布(Power Law Distribution)
分布函数的使用
引言
每当我们遇到任何概率实验，我们都在说随机变量，它只是获得实验预期结果的变量。例如，当我们掷骰子时，我们期望从集合{1，2，3，4，5，6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量x，每次掷骰子都取这些值。
根据不同的实验，随机变量可以取离散值，也可以取连续值。掷骰子的一个例子是离散随机变量，因为它取离散值。但假设我们讨论的是某个城镇的房价，那么相关的随机变量可以取连续值(如550000美元，1200523.54美元等。).
当我们在实验中绘制随机变量的期望值和频率之间的关系时，我们得到了频率分布的直方图。通过核密度估计对这些直方图进行平滑，得到了一条很好的曲线。这条曲线叫做& # 34；分布函数& # 34；。
