分布 | 描述 | 核心 | 备注 | 期望 | 方差 | |
1 | 0-1分布（伯努利分布） | 在实际问题中，只考虑两个可能结果的随机试验 | 一次试验，两个结果 | 抛一次硬币，正面朝上的概率是 0.5；检查一个产品是否合格（合格概率 0.95） | p | p(1-p) |
2 | 二项分布 | 把伯努利试验独立重复做 n 次，记录成功的次数 当n=1时为0-1分布 | 固定试验次数，关心成功次数 | 抛 10 次硬币，出现正面的次数；抽查 50 个产品，合格产品的个数 | np | np(1-p) |
3 | 几何分布 | 伯努利试验（每次成功概率p），一直重复做到第一次成功为止，记录一共做了多少次（包括最后成功那次） | 等第一次成功，关心需要多少次尝试 | 一直投篮直到第一次投中，投篮总次数；一直打电话直到第一次有人接听，拨打的次数 | 1/p | (1-p)/p2 |
4 | 泊松分布 | 在固定时间或空间内，某个稀有事件发生的次数 特征：期望值和方差相等 | 事件稀有，在连续区间内发生次数的分布 | 数字通信中的误码数、大批量产品中的不合格品数、原子蜕变放射出的粒子数 | λ | λ |
5 | 均匀分布 | 随机试验结果在［a,b］均匀分布 | 所有可能结果概率均等 | 掷一次公平骰子、公共汽车站乘客的候车时间、近似计算中的舍入误差等 | (a+b)/2 | (b-a)2/12 |
6 | 标准正态分布 | 最重要的一种分布。 大量独立因素叠加的结果近似正态分布 | 对称钟形，描述许多自然现象，标准化后方便查表 | 测试误差、一批产品质量指标、项目进度、人的智商分数等 | 0 | 1 |