分析一个分布的角度：
一.定义的方式
二.独特的性质和作用得到其数字特征的方式
三.有建树的应用案例

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一.可以用两种方法定义一个分布:
1.设定一种随机试验
2.用分布函数或密度函数形式定义
所有可能的分布会有无限多种,是不同运动累积呈现的结果
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下面五个全部是由伯努利试验基础上建立的：

（1）伯努利分布：只进行一次伯努利试验，事件A出现或者不出现
（2）二项分布：进行n次伯努利试验，事件A出现k次
（3）几何分布：事件A首次出现在第k次伯努利试验
（4）巴斯卡分布：事件A第r次成功出现在第k次伯努利试验
（5）多项分布：进行n次伯努利试验，事件A1出现k1次，事件A2出现k2次，... ，事件Ar出现Kr次

下面三个由描述泊松过程得到：

（6）泊松分布：泊松过程跳跃发生的次数
（7）指数分布：泊松过程第1次跳跃发生的时刻
（8）埃尔兰分布：泊松过程第r次跳跃发生的时刻
（9）威布尔分布：

下面四个由假设检验统计量产生：

（10）\xi^2分布
（11）t分布
（12）F分布
（13）\Beta分布

下面几个分布有均匀分布产生：

（14）均匀分布
（15）柯西分布

正态相关的分布：

（16）正态分布
（17）对数正态分布

下面三个在直线上随机游动基础上建立：

（1）无限制随机游动
（2）在d点有吸引壁的随机游动
（3）两端带有吸引壁的随机游动

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二.发现随机变量的分布以及它们之间的关系

1.从伯努利过程到泊松过程https://bbs.pinggu.org/thread-3165674-1-1.html

通过对二项分布，泊松分布，几何分布，指数分布，巴斯卡分布，埃尔兰分布的研究，我们发现最有效地快速弄明白一个
分布的方式是清晰地弄明白这个分布描述的随机变量，当然这个过程并不是一蹴而就的，但是能够指引方向，能指引方向
的是基本的概念。

2.概率统计中的假设检验统计量的分布https://bbs.pinggu.org/thread-3155197-1-1.html

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