计算概率分布颇为耗时。但是，我们可以掌握一些特殊而有用的概率分布，比方说几何分布、二项分布和泊松分布，利用这些特殊的概率分布，可以快速地计算概率、期望和方差。
几何分布
几何分布有以下特点：
进行一系列相互独立的试验。
每一次试验都既有成功的可能，也有失败的可能，且单次试验的成功概率相同。
你所研究的是为了取得第一次成功需要进行多少次试验。
几何分布表示形式。
几何分布的形状如下。
几何分布的描述。
几何分布的期望
几何分布的方差
几何分布汇总
二项分布，举例和总结如下。
二项分布满足以下条件。
你正在进行一系列独立试验
每一次试验都存在成功与失败的可能，每一次试验成功的概率相同
试验的次数有限
前面两个条件和几何分布一样，差别在与第三个条件，二项分布是你感兴趣的是获得成功的次数。
二项分布的图形
说明：根据n与p的不同数值，二项分布的形状发生变化。p越接近0.5，图形越对称。一般情况下，当p小于0.5，图形向右偏斜；当p大于0.5，图形向左偏斜。
二项分布的期望与方差
首先分析单次试验的情况，单次试验的成功概率为p，符合二项分布，根据这些条件，我们可以简单地求出其期望与方差。
然后分析n个独立试验，在单次试验的基础上，可以简单地求解出n次独立试验的期望和方差，结果如下。
二项分布总结
泊松分布
泊松分布包括以下条件
单独事件在给定的区间内随机、独立地发生。给定的区间可以是时间或者空间，例如可以是一个星期、也可以是一英里。
已知该区间内事件发生的平均次数（或者叫做发生率），且为有限数字。
泊松分布的期望与方差
泊松分布的形状及说明
组合泊松变量
如果X和Y是独立随机变量，则有。
伪装下的泊松分布
二项分布与泊松分布的近似关系。
泊松分布总结
总结
思考题
1 几何分布、二项分布和泊松分布怎么应用？
作者：王路情，80后，数据科学研究者和实践者，包括数据科学知识传播，数据挖掘项目实践，数据分析报告撰写等工作。
来自：http://www.wangluqing.com/2015/07/09/luqinbiji10/
本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「我们」留言处理。
