离散型：
二项分布
泊松分布
连续性：
均匀分布
指数分布
正态分布
1.离散型——二项分布：记作：X~b（n，p）X~B（n,p）
2.离散型——泊松分布：记作：X~π（λ）或X~P（λ）
P{X=k}=(λ的k次方/k!)*（e的-λ次方）
结论：设X、Y相互独立，且X~π（λ1），Y~π（λ2），则X+Y服从π（λ1+λ2）
3.连续性——均匀分布：记作X~U（a，b），概率密度f（x）=1/b-a,axb;0，其他
4.连续性——指数分布：记作：X~E（λ）
概率密度：f（x）=λe的-λx次方，x0;0，其他
注意：指数函数的无记忆性
P{Xs+t|Xs}=P{Xt}
5.连续性——正态分布：记作：X~N（μ，σ²）
概率密度：f（x）=(1/根号下2πσ)*e的-（x-μ²）/2σ²次方
（1）图像关于μ对称
（2）σ越小，图像越陡
标准正态分布X~N（0,1）：
概率密度：f（x）=(1/根号2π)*e的-x²/2
φ（x）=P{X=x}=∫-∞-xf（x）dx
结论：
（1）μ=0φ（0）=1/2
（2）φ（-x）=1-φ（x）
（3）若X~N（μ，σ²）
1.X-μ/σ~N（0,1）
2.P{Xa}=φ（a-μ/σ）
3.P{aXb}=φ（b-μ/σ）-φ（a-μ/σ）