绪论：概率论有六种常见的基本分布，大致可分为离散型(0-1分布、二元分布、泊松分布)、连续型)均匀分布、指数分布、正态分布)两种。
在进入补充：正文之前请说出期望和平均的差异：
期望和均值都有均值概念，而期望是随机变量总体的均值，均值是总体采样的均值。 也就是说，前者是理想的平均值，后者是实际观测到的数据的平均值。 例如，对于6面骰子，期望E=(1 2 3 4 5 6)/6=3.5。 然后掷5次骰子，如果各自的分数为1、3、5、5、1，则平均值为(1(3)5)5)1)/5=3。 可见两者不相等。
方差（variance）:方差是各数据均值差的均方，方差测量随机变量与期望(也可称为均值)的偏离程度。 标准差是方差的开根号。
3358www.Sina.com/:2:用于测量两个变量之间的误差。 方差是协方差的特殊情况，也就是两个变量相同的情况。 其公式如下，含义为e ) ) " x及其平均值之差" *「y及其平均值之差" ) )
协方差为正时：两个变量呈正相关。 也就是说，同时变大或下降。
协方差为负时：表示两变量呈负相关。 也就是说，你变大，我变小，反之亦然。
协方差为0时：两个变量相互独立。
协方差（Covariance）:其公式如下，意味着x和y的协方差除以x和y的标准差。 因此，相关系数也可以看作协方差，它消除了两个变量维度的影响，是标准化的特殊协方差。
正文：
1，0-1分布
随机变量x是已知的。 其中P{X=1}=p，P{X=0}=1-p。 其中0 p 1是0-1分布，其中x服从参数为p。
其中e(x )=p方差e(x )=p ) )1-p )；
2、二元分布
n次独立的伯努利实验(伯努利实验是指每次实验都有两种结果，如掷硬币等，每个结果的概率是固定的。
在此，优选e(x )=np分散d ) x )=NP(1-p )；
3、泊松分布
表示单位时间内发生k次阵列事件的概率，其公式为
其中分散和期待就是一切。 详细情况请盖章
4、均匀分布
据说如果连续型随机变量x具有概率密度，则x在[a，b]中服从均匀分布
其中，优选e(x )=(ab )/2，分散d ) x )=(B-a ) ^2/12。
5、指数分布
6、正态分布