本文用于复习概率论的相关知识点，因为好久不接触了，忘了不少。这里捡起来，方便学习其他知识。
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随机变量
用一个变量，来指代事件。
变量的值，来表示某个或某些事件。
例如：
事件
A_0：呼叫中心一个晚上接到0个电话。
A_1：呼叫中心一个晚上接到1个电话。
A_i：呼叫中心一个晚上接到i个电话。
...
那么，可以用一个随机变量X，来表示这些事件。
此处，X表示呼叫中心一个晚上接到电话的次数，那么：
这样，就可以用一个随机变量，来方便的表示某些事件的概率。
离散随机变量、分布律
X的取值，是离散的，比如1,2,3,...
随机变量X的所有取值x1,x2,...，有X的分布律表示为如下：
也可以用表格表示：
重要离散随机变量
（0-1）分布
分布律为：
表格表示为：
伯努利试验
只有0、1两种结果的试验，重复多次，每次之间没有影响。
二项分布
某种试验，发生的概率的p，不发生的概率是q
进行n次这种试验（每次相互独立，不相影响），发生了k次，分布律为：
发生k次，这种情况，一共有C(n,k)种。
每一种发生k次事件，的概率为p^k*q^{n-k}
把所有总数加起来，就得到上面的结果。
特别的，n=1时，二项分布就是一个（0-1）分布
泊松分布
以后再细说
泊松定理
分布函数
用一个函数，来表示随机变量X的分布律（离散）、或者一定范围的概率（连续）
例如：
上式称为随机变量X（大写X）的分布函数。
易知：
- 对于离散的随机变量X，P(x)的图像是一些离散的点，因为很多区间上的值为0
- 对于连续的随机变量X，P(x)的图像爱是啥是啥，看情况
所以：
- 对于离散的随机变量X，F(x)的图像是阶跃的
- 对于连续的随机变量X，F(x)的图像爱是啥是啥，看情况
分布函数性质：
连续随机变量、概率密度
对于一个连续随机变量X，它的概率分布函数由前面已经给出：
表示X在某些区间上的取值
概率密度函数
由于x是连续的，如果可以构造一个非负函数f(x)，使其积分为F(X)，如下：
那么，这个f(x)，就称为随机变量X的概率密度函数。
重要连续型随机变量
这里只体现了概率密度，其概率分布函数、以及性质，自己看看就好，用到再说吧。
均匀分布
在一个区间内，概率密度是一个常数>0，这个常数跟区间有关， 其他是0。
记为：
X~U(a,b)
指数分布
概率密度是指数
正态分布
X服从参数为μ、σ的正态分布、或者高斯分布，记为：
X~N(μ,σ^2)
随机变量的函数的分布
要解决的问题：
已知，随机变量X的概率分布函数，为：
又知道，随机变量Y与X的关系为：
Y=g(X)
那么，求Y的分布律、或者概率分布函数、或者概率密度函数
这里涉及数学计算，具体情况具体分析吧。