概率论和统计学中重要的分布函数
随机变量在概率空间中遵循不同类型的分布，这决定了它们的特征并有助于预测。 本文内容列表： 引言 高斯/正态分布（Gaussian/Normal Distribution） 二项分布(Binomial Distribution) 伯努利分布(Bernoulli Distribution) 对数正态分布(Log Normal Distribution) 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，我们谈论的是随机变量，它只不过是获取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，它在每次掷骰时取这些值。 根据实验的不同，随机变量可以取离散值，也可以取连续值。骰子的例子是离散随机变量，因为它取一个离散值。但是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的值（例如550000美元，1200523.54美元等等）。 当我们将随机变量的期望值与实验中出现频率的关系图绘制出来时，我们得到了一个直方图形式的频率分布图。利用核密度估计对这些直方图进行...
