Abstract: 本文介绍本章关于分布的内容提要
Keywords: Distribution
各分布介绍
这篇就是个介绍，会非常短，但是还是有点点信息在里面的比如，给了一个分布的家族分类。
我们知道一个随机变量的全部信息都在其分部里面，知道了随机变量的分布就相当于完全掌握了他，所以了解一些分布的性质是比较重要的。
各分布介绍 Introduction
我们主要把研究对象放在单随机变量的分布上，可以大致分为三类
| Num. | Discrete | Continuous | other |
|---|---|---|---|
| 1 | Bernoulli | normal | Weibull |
| 2 | binomial | lognormal | Pareto |
| 3 | hypergeometric | gamma | ~ |
| 4 | Poisson | exponential | ~ |
| 5 | negative binomial | beta | ~ |
| 6 | geometric | ~ | ~ |
一共13个特殊分布，我们本章就用各种前面提到的工具，包括数字特征，基本工具，如p.d.f，c.d.f.等对这些特殊的分布进行性质分析。并且这些分布是有关联的，比如binomial分布是从Bernoulli分布发展来的，接着二项分布有得出了超几何分布，然后从二项分布可以得出Poisson分布。而连续随机变量的分布是从正态分布引申出了后面的几个分布。
这些分布并不是全部的分布，自然界中的各种各样的随机变量满足各种各样的分布，这只是被人类破解的若干个在实际应用中常用的，我们要学会记住的并不是这些分布的性质，或者这些分布本身，而是如何研究这些分布，和这些研究工具。
我们进一步要学会的就不止研究这些已知的分布了，而是针对不同的问题提出我们自己的分布，分析研究这些分布是否能解决问题。
总结
一篇介绍性的文章，梳理整章脉络。
待续。。