概率统计中常用的概率分布有哪些?
概率分布的类型:
- **离散分布:**离散分布用于表示随机变量取值的离散值。
- **连续分布:**连续分布用于表示随机变量取值的连续值。
离散分布:
- **伯努利分布:**伯努利分布用于表示每次实验中成功或失败的概率。
- **二项分布:**二项分布用于表示 n 次实验中成功出现的次数。
- **泊松分布:**泊松分布用于表示平均事件在特定时间间隔内的事件数量。
- **卡方分布:**卡方分布用于表示两个随机变量之间的相关性。
连续分布:
- **正态分布:**正态分布用于表示连续随机变量的概率分布。
- **指数分布:**指数分布用于表示随机变量在特定时间间隔内的概率分布。
- **gamma分布:**gamma分布用于表示随机变量的概率分布。
- **瑞利分布:**瑞利分布用于表示随机变量的概率分布。
除了以上分布之外,还有其他概率分布,例如均匀分布、三角分布、负态分布等。
请问如何选择合适的概率分布来描述随机变量的概率分布呢?