均匀分布 若随机变量X具有概率密度f(x)，
p
则称X在区间(a,b)上服从均匀分布，记为 X~U（a,b）
其分布函数为 ：
p
指数分布
定义： 若连续性随机变量X的概率密度f(x)，则
p 其中θ>0,为常数，则称X服从参数为θ的指数分布。其中θ越大，则指数分布函数越平缓；θ越小，则函数越陡。
其分布函数：
p
性质：无记忆性
正态分布（高斯分布）
定义：若连续型随机变量X的概率密度为f(x)为:
p ，x∈R ，其中，μ和σ都为常数，则称X服从参数μ，σ的正态分布，记为X~N（μ，σ²）
μ：位置参数（决定f(x)的位置）σ：σ越大，则f(x)越平缓：σ越大，则f(x）越陡峭。
当x=μ时，f(x)最大：当x=0时，f(x)无限趋近于0
其分布函数：
p
性质：1.曲线关于x=μ对称
2.当x=μ时，f(x)最大
3.归一性
4.非负性
标准正态分布：当μ=0，σ=1时，称随机变量X服从标准正态分布，即X~N（0,1）
（偶函数）
密度函数：p 偶函数
分布函数：p
推论:p
随机变量的函数的分布
（随机变量X的分布已知，求函数Y的分布）
离散型随机变量的函数的分布
已知随机变量X的分布律，那么Y的分布律将其相同概率想加即可，其余不变
连续型随机变量的函数的分布
（分布函数法）
若随机变量X服从标准正态分布，则X的线性函数Y=ax+b也服从正态分布。
方法
定理：设随机变量X具有密度函数f(x),且x∈R，又设g(x)处处可导，且恒有g(x)的导数<0,则Y=g(x)是连续型随机变量，其概率密度为：
p
