內容範圍:正態分布,泊松分布,多項分布,二項分布,伯努利分布

也許，機遇不會出現在前進的路上，但返回不是我們的方向。

內容範圍：正態分布，泊松分布，多項分布，二項分布，伯努利分布

簡述：正態分布是上述分布趨於極限的分布，屬於連續分布。其它屬於離散分布。

伯努利分布(兩點分布/0-1分布)：伯努利試驗指的是只有兩種可能結果的單次隨機試驗。如果對伯努利試驗獨立重複n次則為n重伯努利試驗。

伯努利分布函數為：

二項分布：二項分布是n重伯努利試驗成功係數的離散概率分布。硬幣正面朝上的概率為p,重複拋n次硬幣，k次為正面的概率即為一個二項分布概率。

二項分布概率分布函數： 其中n是試驗次數，x是試驗結果為正的次數，q是試驗結果為正的概率，1-q是試驗結果為負的概率。

均值： ；方差： ；標準差：

多項分布：多項分布是二項分布的推廣。二項式做n次伯努利實驗，規定了每次試驗的結果只有兩個，如果現在還是做n次試驗，只不過每次試驗的結果可以有多k個，且k個結果發生的概率互斥且和為1，則發生其中一個結果X次的概率就是多項式分布。多項分布的聯合概率函數為： 多項分布對其每一個結果都有均值和方差，分別為：

指數分布：可以從泊松分布推斷出來。如果t時間內沒有任何嬰兒出生，則：

，事件在t之內發生的概率為1減上述的值，為： ，例如，接下來15分鐘，會有嬰兒出生的概率是52.76%。

1. 圖形感受法：建立直方圖或者枝幹圖，看圖像的形狀是否類似正態曲線，既土墩形或者鐘形，並且兩端對稱。

2.計算區間，看落在區間的百分百是否近似於68%，95%，100%。

3.求IQR和標準差s，計算IQR/s，如若是正態分布，則IQR/s≈1.3。

4. 建立正態概率圖，如果近似正態分布，點會落在一條直線上。

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