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概率分布一般分为两类。'''<font color="#ff8000"> 离散概率分布 Discrete Probability Distribution</font>'''适用于一组可能的结果是离散的情况，如抛硬币或掷骰子。这里的概率被编码为结果概率的离散列表，称为概率质量函数。另一方面，'''<font color="#ff8000"> 连续概率分布 Continuous Probability Distribution</font>'''适用于一组可以在一个连续的范围内取值的结果的情况(例如:实数)，例如某一天的温度。在这种情况下，概率通常由概率密度函数描述。'''<font color="#ff8000"> 正态分布 Normal Distribution</font>'''是一种常见的连续概率分布。更复杂的实验，例如那些涉及连续时间定义的随机过程的实验，可能需要使用更一般的概率测度。

概率分布一般分为两类。'''<font color="#ff8000"> 离散概率分布 Discrete Probability Distribution</font>'''适用于一组可能的结果是离散的情况，如抛硬币或掷骰子。这里的概率被编码为结果概率的离散列表，称为概率质量函数。另一方面，'''<font color="#ff8000"> 连续概率分布 Continuous Probability Distribution</font>'''适用于一组可以在一个连续的范围内取值的结果的情况(例如:实数)，例如某一天的温度。在这种情况下，概率通常由概率密度函数描述。'''<font color="#ff8000"> 正态分布 Normal Distribution</font>'''是一种常见的连续概率分布。更复杂的实验，例如那些涉及连续时间定义的随机过程的实验，可能需要使用更一般的概率测度。

 

A probability distribution whose sample space is one-dimensional (for example real numbers, list of labels, ordered labels or binary) is called [[Univariate distribution|univariate]], while a distribution whose sample space is a [[vector space]] of dimension 2 or more is called [[Multivariate distribution|multivariate]]. A univariate distribution gives the probabilities of a single [[random variable]] taking on various alternative values; a multivariate distribution (a [[joint probability distribution]]) gives the probabilities of a [[random vector]] – a list of two or more random variables – taking on various combinations of values. Important and commonly encountered univariate probability distributions include the [[binomial distribution]], the [[hypergeometric distribution]], and the [[normal distribution]]. The [[multivariate normal distribution]] is a commonly encountered multivariate distribution.

A probability distribution whose sample space is one-dimensional (for example real numbers, list of labels, ordered labels or binary) is called [[Univariate distribution|univariate]], while a distribution whose sample space is a [[vector space]] of dimension 2 or more is called [[Multivariate distribution|multivariate]]. A univariate distribution gives the probabilities of a single [[random variable]] taking on various alternative values; a multivariate distribution (a [[joint probability distribution]]) gives the probabilities of a [[random vector]] – a list of two or more random variables – taking on various combinations of values. Important and commonly encountered univariate probability distributions include the [[binomial distribution]], the [[hypergeometric distribution]], and the [[normal distribution]]. The [[multivariate normal distribution]] is a commonly encountered multivariate distribution.

一个一维的样本空间(例如实数、标签列表、有序标签或二进制)的概率分布被称为'''<font color="#ff8000"> 单变量 Univariate</font>'''，而样本空间为二维或更多向量空间的分布被称为'''<font color="#ff8000"> 多变量 Multivariate</font>'''。单变量分布给出了单个随机变量取不同替代值的概率; 联合分布给出了一个随机向量的概率——一个由两个或多个随机变量组成的列表——取值的各种组合。重要的和常见的单变量概率分布包括二项分布、超几何分布和正态分布。多变量正态分布是一种常见的联合分布。

一个一维的样本空间(例如实数、标签列表、有序标签或二进制)的概率分布被称为'''<font color="#ff8000"> 单变量 Univariate</font>'''，而样本空间为二维或更多向量空间的分布被称为'''<font color="#ff8000"> 多变量 Multivariate</font>'''。单变量分布给出了单个随机变量取不同替代值的概率; 联合分布给出了一个随机向量的概率——一个由两个或多个随机变量组成的列表——取值的各种组合。重要的和常见的单变量概率分布包括二项分布、超几何分布和正态分布。多变量正态分布是一种常见的联合分布。

 

==Introduction 简介==

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