离散型随机变量分布列
高中学过的分布列长这个样：
然而，如果脑海中只有这个表格，就会很难形成完整的认知。
若想认知全面，需要把更根本的概念也拿过来，于是分布列会长这个样：
从第1行，到第2行，从1个试验，到6个结果，就像树形图一样，显示了随着时间推进，世界运动的不同方向。
好像第2行与第3行重复，然而并没有，因为事件是现实世界可能发生的事情，而离散型随机变量的取值就仅仅是一个数字而已，二者本质不同。用1代表5朝上，用5代表1朝上，理论上来说也是可以的，只是这样不自然，研究不便。
从第2行到第3行，本质上是进行了数学抽象，对现实世界进行了数学建模。
第4行也是对应第2行来的，而不是第3行。
两点分布
两点分布是高中所学最基本的分布，“一点分布”已经失去了随机性。
掷硬币只看正面或反面朝上的试验是两点分布，其实这也是理想化了的，因为硬币还有可能竖起来。
不止2个结果的分布也可以看成两点分布，因为结果可以合并，比如：
当然还可以再分开，宛如二叉树：
二项分布
二项分布，就是多次独立重复伯努利试验的叠合。
假如在一个路口遇到绿灯的概率是 ，这个分布是两点分布。
但是，假如要过10个路口，在每个路口遇到绿灯的概率都是 ，且互相独立，那么总共会遇到多少个绿灯，这个概率分布就是二项分布了。
概率计算过程与二项式定理可以一一对应上，因为多项式乘以多项式时，项之间也是自由组合的：
每个括号就像路口一样整齐排列， 就代表总共遇到 次绿灯的概率。
确定二项分布只需要知道重复试验次数和每次成功概率这两个参数，所以 就可以代表整个分布列。
超几何分布
不放回地取球，古典概型，用等概率事件个数的比值来计算每一个概率。
如果是有放回地取球，那么超几何分布就变成了二项分布。
确定超几何分布需要三个参数， ， 相当于二项分布中的 。
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