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04概率试验ceExperiments
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对于以概率作为结果的任意试验——买彩票、投注赛马、相亲、接受医学治疗，我们用分布这个词来详细说明其所有可能的结果，以及与它们相关的概率。
我们讨论泊松分析——大量重复试验中多少稀有事件会发生——的时候提到过这个词。
“分布”
是分析概率试验中结果变化范围的中心概念。
坦率地说，我们需要知道可能的结果的范围。
为了给出这些结果概率的合理数值，我们必须讲清楚我们的假设，并且期望它们对于我们想要考察的试验是合适的。
离散分布
首先，我们来看看那些可能的结果能够被写成一个列表的情况，每个结果都有它们自己的概率。
术语离散分布（discretedistribution）适用于这种情况。
最简单的情况就是我们认为结果具有相同可能性时计算结果的数量。
这里使用均匀分布（uniformdistribution）这个术语，因为总体的概率均匀地分散在各个结果上。
许多试验都被认为满足均匀分布——轮盘赌、掷色子、扑克牌、选择彩票中的中奖号码等。
精确的计数给出了合适的答案。
术语“伯努利试验”
描述了一系列发生概率均为常数的独立试验。
在伯努利试验次数固定的情况下，有一个简单的公式叫作二项分布（binomialdistribution），分别给出了事件发生恰好0、1、2……次的概率。
这个公式只依赖于试验的次数和事件发生的概率。
当你依次浏览这些结果的时候，它们的概率先是升高到一个最大值，然后逐渐降至0。
泊松分布也遵循这个模式。
我们能计算20次掷色子中数字6出现次数的二项分布；或者一个学生对30道多选题中的5个选择随机作答的时候，蒙对个数的二项分布。
但是我们不能预测一个桥牌选手的13张手牌里梅花张数的概率：虽然每一张单独的卡片都有14的概率是梅花，但是连续的牌不是独立的，因为下一张牌是梅花的概率会被所有前面的结果影响。
永远要留意（通常是小号字）附属细则。
使用二项分布需要3个条件：固定试验次数，每个事件与其他事件相互独立，并且事件发生的概率是常数。
在一系列伯努利试验中，事件首次发生的时候经过了5轮试验的概率是多少？这种情况发生的唯一方式就是前4次试验中事件都未发生，随后1次试验中事件发生；因为所有的试验都是独立的，问题的答案就是将这些结果分别的概率乘在一起，给出了一个令人愉快的简介表达式，这就是所谓的几何分布（geometricdistribution）。
事件首次发生需要恰好1、2、3……次试验的概率稳定地下降。
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