常见概率分布

常见离散概率分布

分布 参数范围 概率质量函数 期望 方差
两点/伯努利分布XBernoulli(p)X\sim Bernoulli(p) 0<p<10<p<1 P(X=k)=pk(1p)1kk=0,1P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k}\\k=0,1 pp p(1p)p(1-p)
二项分布XB(n,p)X\sim B(n,p) 0<p<1n10<p<1\\n\geq1整数 P(X=k)=Cnkpk(1p)nkk=0,1,...,nP(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}\\k=0,1,...,n npnp np(1p)np(1-p)
泊松分布XP(λ)X\sim P(\lambda) λ>0\lambda>0 P(X=k)=λkk!eλk=0,1,...P(X=k)=\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda}\\k=0,1,... λ\lambda λ\lambda
几何分布XG(p)X\sim G(p) 0<p<10<p<1 P(X=k)=(1p)k1pk=1,2,...P(X=k)=(1-p)^{k-1}p\\k=1,2,... 1p\frac{1}{p} 1pp2\frac{1-p}{p^2}
超几何分布XH(N,M,n)X\sim H(N,M,n) MN,nNM\leq N,n\leq N整数 P(X=k)=CMkCNMnkCNnk=0,1,...,min(M,N)P(X=k)=\frac{C_M^kC_{N-M}^{n-k}}{C_N^n}\\k=0,1,...,\min(M,N) nMN\frac{nM}{N} nMN(1MN)NnN1\frac{nM}{N}(1-\frac{M}{N})\frac{N-n}{N-1}
帕斯卡分布XB0(r,p)X\sim B_0(r,p) 0<p<1r10<p<1\\r\geq1整数 P(X=k)=Ck1r1pr(1p)krk=r,r+1,...P(X=k)=C_{k-1}^{r-1}p^r(1-p)^{k-r}\\k=r,r+1,... rp\frac{r}{p} r(1p)p2\frac{r(1-p)}{p^2}

常见连续概率分布

分布 参数范围 密度函数 期望 方差
柯西分布 λ>0,μ\lambda>0,\mu常数 p(x)=1πλλ2+(xμ)2<x<+p(x)=\frac{1}{\pi}\frac{\lambda}{\lambda^2+(x-\mu)^2}\\-\infty<x<+\infty 不存在 不存在
均匀分布XU[a,b]X\sim U[a,b] a<ba<b常数 p(x)={1ba,axb0,otherwisep(x)=\begin{cases}\frac{1}{b-a},a\leq x\leq b\\0,\quad otherwise\end{cases} a+b2\frac{a+b}{2} (ba)212\frac{(b-a)^2}{12}
指数分布XE(λ)X\sim E(\lambda) λ>0\lambda>0常数 p(x)={λeλx,x00,x<0p(x)=\begin{cases}\lambda e^{-\lambda x},x\geq0\\0,\qquad x<0\end{cases} 1λ\frac{1}{\lambda} 1λ2\frac{1}{\lambda^2}
正态分布XN(μ,σ)X\sim N(\mu,\sigma) <μ<+σ>0-\infty<\mu<+\infty\\\sigma>0常数 p(x)=12πσexp{(xμ)22σ2}<x<+p(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}exp\{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\}\\-\infty<x<+\infty μ\mu σ2\sigma^2
χ2\chi^2分布Xχ2(n)X\sim \chi^2(n) nn正整数 p(x)={12n/2Γ(n2)xn21ex/2,x00,x<0p(x)=\begin{cases}\frac{1}{2^{n/2}\Gamma(\frac{n}{2})}x^{\frac{n}{2}-1}e^{-x/2},x\geq0\\0,\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad x<0\end{cases} nn 2n2n
Γ\Gamma分布XΓ(λ,r)X\sim\Gamma(\lambda,r) r>0,λ>0r>0,\lambda>0常数 p(x)={λrΓ(r)xr1eλx,x00,x<0p(x)=\begin{cases}\frac{\lambda^r}{\Gamma(r)} x^{r-1}e^{-\lambda x},x\geq0\\0,\qquad\qquad\qquad x<0\end{cases} rλ\frac{r}{\lambda} rλ2\frac{r}{\lambda^2}
tt分布 t(n)t(n) nn正整数 p(x)=Γ(n+12)nπΓ(n2)(1+x2n)(n+1)/2<x<+p(x)=\frac{\Gamma(\frac{n+1}{2})}{\sqrt{n\pi}\Gamma(\frac{n}{2})}(1+\frac{x^2}{n})^{-(n+1)/2}\\-\infty<x<+\infty 0(n>1)0(n>1) nn2(n>2)\frac{n}{n-2}(n>2)
β\beta分布Xβ(p,q)X\sim \beta(p,q) p>0,q>0p>0,q>0常数 p(x)={Γ(p+q)Γ(p)Γ(q)xp1(1x)q1,0<x<10,x0x1p(x)=\begin{cases}\frac{\Gamma(p+q)}{\Gamma(p)\Gamma(q)}x^{p-1}(1-x)^{q-1},0<x<1\\0,\qquad\qquad\qquad x\leq0 x\geq1\end{cases} pp+q\frac{p}{p+q} pq(p+q)2(p+q+1)\frac{pq}{(p+q)^2(p+q+1)}
FF分布 k1,k2k_1,k_2正整数 p(x)={Γ(k1+k22)Γ(k12)Γ(k22)k1k1/2k2k2/2xk1/21(k2+k1x)(k1+k2)/2,x00,x<0p(x)=\begin{cases}\frac{\Gamma(\frac{k_1+k_2}{2})}{\Gamma(\frac{k_1}{2})\Gamma(\frac{k_2}{2})}k_1^{k_1/2}k_2^{k_2/2}\frac{x^{k_1/2-1}}{(k_2+k_1x)^{(k_1+k_2)/2}},x\geq0\\0,\qquad\qquad\qquad x<0\end{cases} k2k21(k2>2)\frac{k_2}{k_2-1}\\(k_2>2) 2k22(k1+k22)k1(k22)2(k24)(k2>4)\frac{2k_2^2(k_1+k_2-2)}{k_1(k_2-2)^2(k_2-4)}\\(k_2>4)

分布之间关系

常见概率分布


常见概率统计分布及Python实现