离散变量的概率质量函数和概率累积分布函数

随机变量之间的关系

随机变量的期望

随机变量函数的期望

独立性

以上为对之前知识的回顾，现在开始学习新的内容 – 常见的离散随机变量

常见分布

某些类型的随机变量在实践中出现得非常频繁，因此了解相关数值事件的概率非常有用。这种概率的集合称为离散随机变量的概率分布。 许多实验表现出相似的特征，并生成具有相同类型概率分布的随机变量。了解常见的概率分布可以节省大量时间，因为我们不需要反复解决相同的概率问题。在本课程中，我们将学习四种离散分布：伯努利分布、二项分布、泊松分布和几何分布。

伯努利分布(二项分布)

几何分布

二项分布与几何分布杂交题

泊松分布

当事件在连续时间或空间中随机、独立地发生，且平均发生率（λ）已知时，泊松分布是理想选择。

例3：泊松分布与二项分布的对比

例4：注意隐藏的试验次数1周

例5：平均发生率已知，所以用泊松分布

例6：如果更改前提条件，注意修改平均值\(lambda\)。对单天内使用泊松分布，对整体使用二项分布

Continuous Random Variables

累积分布函数的3条性质