n (均值，方差) )。
正态分布：大量微小、独立随机因素叠加的结果
密度函数： p(x )=(1/) sqrt ) pi ) *标准差) ) exp ) (x-平均) ^2/(2var ) x ) )
期待：平均值
方差： var(x ) )
正态分布： n (0，1 ) ) ) ) ) )。
标准化： x~n(u，z )2)，x=(x-u )/z，x~n )，1 ) ) ) ) )。
三标准差准则
u(a，b ) )。
均匀分布：概率从a到b均匀分布
密度函数： p(k )=1/(a-b ) ) ) ) ) )密度函数) ) ) )密度函数。
期望： (a b )/2
方差： (b-a ) ) ^2/12
指数分布：偏振态分布，随机变量只能取非负数(无记忆性) )。
密度函数： p(x )=cexp(-CX )，x=0
期望：1/c
方差：2/c^2
含义：用作“寿命”的分布
正式上市(a，c ) )。
伽玛分布： f(a )=积分子x^(a-1 ) exp )-x ) dx，x从0到正无限
密度函数： p(x )=(c^a )/(f ) a ) ) x^ ) a-1 ) exp(-CX )，x=0
期待： a/c
方差： a/c^2
含义：如果a=1，则ga(1，c )=Exp； 当a=n/2，c=1/2时，ga (n/2，1/2 )=自由度n的卡方分布
卡方分布
明亮的奥特曼分布
对数正态分布
柯西分布
kydhs分布