首先：
1）数据有哪些类型？
离散数据，即数据的取值是不连续的。例如抛硬币
连续数据，它能取任意的数值，无限分割。例如时间
2）分布？
数据在统计图中的形状，称之为分布。
3）概率
概率分布就是在统计图中表示概率，横轴是数据的值，纵轴是横轴上对应数据值的概率。
根据数据类型的不同，概率分布分为两种：离散概率分布，连续概率分布
对于离散概率分布，我们关心的是一个特定数值的概率。
对于连续概率分布，我们无法给出每一个数值的概率。
常见的4种概率分布：
1）3种离散概率分布
二项分布：
3个特点—做某件事的次数（也叫试验次数）是固定的，用n表示；
每一次事件都有两个可能的结果（成功，或者失败）
每一次成功的概率都是相等的，成功的概率用p表示
你感兴趣的是成功x次的概率是多少。
公式：
期望：E(X)=np (表示某事件发生n次，预期成功多少次)
期望的含义：
在任何事情之前，知道预期结果对后面的决策有帮助。如你抛硬币5次，每次概率是1/2，那么期望E(X)=5*(1/2)=2.5次，即有大约3次可以抛出正面。
在比如你之前投资的那5支股票，假设每只股票帮你赚钱的概率是80%，那么期望E(X)=5*80%=4,也就是预期有4只股票投资成功帮你赚钱。
几何分布
即尝试多次能取得第一次成功的概率，就需要几何分布。
4个特点—做某件事的次数（也叫试验次数）是固定的，用n表示；
每一次事件都有两个可能的结果（成功，或者失败）
每一次成功的概率都是相等的，成功的概率用p表示
你感兴趣的是，进行X次尝试这个事情，取得第一次成功的概率是多大。
公式：
p为成功概率，即为了在第X次尝试取得第一次成功，首先需要你失败（X-1）次。
期望：E(X)=1/P
标准差=(1-P)/(P^2)
泊松分布
3个特点—事件是独立事件
在任意相同的时间范围内，事件发的概率相同
你想知道某个时间范围内，发生某件事情X次的概率是多大
用x代表事件发生的次数，u代表给定时间范围内事件发生的平均次数，概率计算公式为：
期望，方差为u
2）1种连续概率分布
正态分布