Các phân phối xác suất quan trọng Phân_phối_xác_suất

Một số phân phối xác suất có vai trò quan trọng trong lý thuyết và ứng dụng đến mức chúng đã được đặt tên:

Các phân phối rời rạc

Với biến ngẫu nhiên nhận hữu hạn giá trị

  • Phân phối Bernoulli là phân phối của biên ngẫu nhiên X lấy giá trị 1 với xác suất p và giá trị 0 với xác suất q = 1 − p.
    • Phân phối Rademacher là phân phối của biên ngẫu nhiên X lấy giá trị giá trị 1 với xác suất 1/2 và giá trị −1 với xác suất 1/2.
  • Phân phối nhị thức (binomial distribution) là phân phối của biên ngẫu nhiên X biểu diễn số lần thành công trong một dãy thí nghiệm độc lập, trong đó mỗi lần thử xác suất thành công là số p cố định.
  • Phân phối suy biến (degenerate distribution) tại x0 là phân phối của biên ngẫu nhiên X, trong đó X chắc chắn lấy giá trị x0. Phân phối này không có vẻ ngẫu nhiên, nhưng nó thỏa mãn định nghĩa về biến ngẫu nhiên. Nó có ích do nó đã đặt các biến tất định và các biến ngẫu nhiên trong cùng một dạng thức.
  • Phân phối đều rời rạc (discrete uniform distribution)là phân phối của biến ngẫu nhiên X trong đó X nhân giá trị trong một tập hữu hạn và X nhận giá trị bằng mỗi phần tử của tập đó với xác suất bằng nhau. Đây chính là phân phối xác suất của biên ngẫu nhiên X nhận được khi gieo một đồng xu cân bằng, một con súc sắc không lệch, một vòng roulette, hoặc khi tráo kỹ một bộ bài. Ngoài ra, người ta còn có thể sử dụng các đo đạc về các trạng thái lượng tử (quantum state) để sinh các biến ngẫu nhiên đều. Mọi thiết bị "vật lý" hay "cơ khí" đều có thể có lỗi thiết kế hoặc bị trục trặc, và phân phối đều là một mô tả gần đúng hành vi của chúng.
  • Phân phối siêu bội (hypergeometric distribution) là phân phối của biên ngẫu nhiên X biểu diễn số lần thành công trong m lần đầu tiên của một chuỗi n thực nghiệm độc lập, nếu cho trước tổng số lần thành công.
  • Phân phối Zipf: một phân phối quy tắc lũy thừa (power law) rời, ví dụ nổi tiếng nhất của nó là mô tả về tần số của các từ trong tiếng Anh.
  • Phân phối Zipf-Mandelbrot là một phân phối quy tắc lũy thừa rời rạc và là suy rộng của phân phối Zipf.

Với biến ngẫu nhiên nhận vô hạn giá trị

Phân phối PoissonPhân phối Skellam

Các phân phối liên tục

Phân phối của các biến ngẫu nhiên lấy giá trị trên một khoảng bị chặn

Phân phối Beta
  • Phân phối Beta trên đoạn [0,1], phân phối đều là trường hợp đặc biệt, hữu dụng cho việc ước lượng các xác suất thành công.
Phân phối đều liên tục

Phân phối của các biến ngẫu nhiên lấy giá trị trên khoảng nửa hữu hạn, thường là [0,∞)

Phân phối chi-squarePhân phối mũPhân phối GammaPhân phối Pareto

Phân phối của các biến ngẫu nhiên lấy giá trị trên toàn tập số thực

Phân phối CauchyPhân phối LaplacePhân phối LevyPhân phối chuẩn

Các phân phối điều kiện

Với tập hợp bất kỳ gồm các biến ngẫu nhiên độc lập, hàm mật độ xác suất của phân phối có điều kiện (joint distribution) là tích của từng hàm riêng.

Phân phối đông thời của các biến ngẫu nhiên trên cùng một không gian mẫu (vectơ ngẫu nhiên)

Các phân phối của các ma trận ngẫu nhiên

Đó là phân phối của các biến ngẫu nhiên nhận giá trị là các ma trận

Các phân phối khác