概率论中的分布类型

概率论中有多种分布类型，每种都有独特特点。二项分布描述固定次数试验中成功次数，如抛硬币10次出现正面的次数。泊松分布适合单位时间内事件发生次数，如每小时到达商店的顾客数。正态分布呈钟形曲线，自然现象如身高、体重多遵循此分布。均匀分布各区间概率相等，如掷骰子各面出现概率均为1/6。指数分布用于描述事件间隔时间，如设备故障间隔时间。

不同分布适用不同场景。卡方分布常用于假设检验，比较观测值与期望值差异。t分布在样本量小且总体标准差未知时使用，如小样本均值检验。F分布用于方差分析，比较两组数据变异程度。伯努利分布是最简单的分布，只考虑单次试验结果，如产品合格与否。这些分布为实际问题提供数学模型，帮助预测和决策。