A distribuição uniforme discreta, onde todos os elementos de um finito definido são igualmente prováveis. Este é o modelo teórico da distribuição de uma moeda equilibrada, um dado justo, uma roleta de cassino, ou a primeira carta de um baralho bem embaralhado.
Intervalo de valores dos parâmetros:
,
Imagem da função de probabilidade: onde , d.q.
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
Distribuição de Bernoulli
Distribuição de Bernoulli, que toma o valor 1 com probabilidade p e o valor 0 com probabilidade q = 1 −p.
Intervalo de valores dos parâmetros:
Imagem da função de probabilidade: (azul), (verde) und (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
Distribuição binomial
Distribuição binomial, que descreve o número de sucessos em uma série de experimentos Sim/Não independente, todos com a mesma probabilidade de sucesso.
Intervalo de valores dos parâmetros:
,
Imagem da função de probabilidade: ; (azul), (verde) und (vermelho)
Imagem da função de probabilidade: (azul), (verde) und (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
Variante B
Intervalo de valores dos parâmetros:
Imagem da função de probabilidade: (azul), (verde) und (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
Distribuição hipergeométrica
Distribuição hipergeométrica, que descreve o número de sucessos no primeiro m de uma série de nexperimentos Sim/Nãoconsecutivos, se o número total de sucessos é conhecido. Esta distribuição surge quando não há substituição.
Intervalo de valores dos parâmetros:
, com , com
Imagem da função de probabilidade: ; (azul), (verde) e (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
Distribuição de Rademacher, que toma o valor 1 com probabilidade 1/2 e valor −1 com probabilidade 1/2.
Distribuição beta-binomial, que descreve o número de sucessos em uma série independente de Sim/Não, com experimentos com a heterogeneidade da probabilidade de sucesso.
Distribuiçãodegeneradaem x0, onde X é determinado o valor de x0. Isso não parece aleatório, mas ele satisfaz a definição de variável aleatória. Isso é útil porque põe determinista variáveis e variáveis aleatórias no mesmo formalismo.
Distribuição binomial Poisson , que descreve o número de sucessos em uma série de experimentos Sim/Não independente com diferentes probabilidades de sucesso.
Distribuição hipergeométrica não-central de Fisher
Distribuição hipergeométrica não-central de Wallenius
Lei de Benford, que descreve a frequência do primeiro dígito de muitos que ocorrem naturalmente dados.
distribuição binomial negativa ou Pascal de distribuição de uma generalização da distribuição geométrica para a nth o sucesso.
Intervalo de valores dos parâmetros:
,
Imagem da função de probabilidade: ; (azul), (verde) und (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
distribuição de Poisson
A distribuição de Poisson, que descreve um número muito grande de individualmente eventos improváveis que acontecem em um determinado intervalo de tempo. Relacionados a esta distribuição são uma série de outras distribuições: os deslocados de Poisson, o hyper-Poisson, em geral Poisson, binomial e Poisson tipo de distribuições.
Intervalo de valores dos parâmetros:
Imagem da função de probabilidade: (azul), (verde) e (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
Distribuição Conway–Maxwell–Poisson de, um parâmetro de extensão da distribuição de Poisson com uma taxa ajustável de decadência.
distribuição Poisson truncada em Zero, para processos em que zero contagens não são observados.
Distribuição composto de Poissondiscreto
Distribuição beta binomial negativa
Distribuição logarítmica (série)
Distribuição logarítmica (série)
Intervalo de valores dos parâmetros:
Imagem da função de probabilidade: (azul), (verde) und (vermelho)
suporte:
densidade discreta:
função de distribuição:
valor esperado:
variância:
A distribuição de Boltzmann, uma distribuição discreta importante na física estatística, que descreve as probabilidades das várias discretos níveis de energia de um sistema em equilíbrio térmico. Ele tem um contínuo analógico. Casos especiais incluem:
Distribuição geométrica, uma distribuição discreta que descreve o número de tentativas necessárias para obter o primeiro sucesso em uma série de tentativas de Bernoulli independentes, ou, alternativamente, apenas o número de perdas antes do primeiro sucesso (i.e. um a menos).
Distribuiçãoparabólico fractal
Distribuição de Polya–Eggenberger
Distribuição Skellam, a distribuição da diferença entre duas variáveis aleatórias com distribuídos de Poisson independentes.
Distribuição elíptica inclinada
Distribuição Yule–Simon
distribuição zeta tem usos em estatística aplicada e mecânica estatística e pode ser de interesse para o número de teóricos. É a distribuição Zipf para um número infinito de elementos.
A lei de Zipf ou a distribuição Zipf. Uma discreta da lei de potência de distribuição, o exemplo mais famoso dos quais é a descrição da frequência de ocorrência de palavras no idioma inglês.
A lei Zipf-Mandelbrot é uma distribuição discreta de lei de poder, que é uma generalização da distribuição Zipf.
O arco-seno de distribuição em [a,b], que é um caso especial da distribuição Beta se a = 0 e b = 1.
A distribuição Beta em [0,1], uma família de dois parâmetros de distribuições com um modo, de que a distribuição uniforme é um caso especial, e que é útil na estimativa de probabilidades de sucesso.
O logitnormal de distribuição em (0,1).
A função delta de Dirac embora não seja estritamente uma função, é uma limitação formulário de muitos de probabilidade contínua funções. Ele representa uma discreta distribuição de probabilidade concentrada em 0 — um degenerado de distribuição — , mas a notação trata como se fosse uma distribuição contínua.
A distribuição triangular em [a, b], um caso especial de que é a distribuição da soma de dois independentes distribuídos uniformemente variáveis aleatórias (a convolução de duas distribuições uniforme).
A distribuição trapezoidal
A distribuição normal truncada em [a, b].
O U-quadrática de distribuição em [a, b].
O von Mises-Fisher distribuição no N-dimensional esfera tem o von Mises distribuição como um caso especial.
O Wigner semicírculo de distribuição é importante na teoria de matrizes aleatórias.
Com suporte em intervalos de comprimento de 2ππ – direcional distribuições
O von Mises distribuição
O envolto distribuição normal
O envolto distribuição exponencial
O envolto Lévy distribuição
O envolto de Cauchy de distribuição
O envolto de Laplace de distribuição
O envolto assimétrica distribuição de Laplace
O pente de Dirac de período 2 π embora não seja estritamente uma função, é uma limitação formulário de muitos direcional distribuições. É, essencialmente, um embrulho de função delta de Dirac. Ele representa uma discreta distribuição de probabilidade concentrada em 2πn — um degenerado de distribuição — , mas a notação trata como se fosse uma distribuição contínua.
Apoiada sobre semi-infinitos intervalos, geralmente [0,∞)
The Beta prime distribution
The Birnbaum–Saunders distribution, also known as the fatigue life distribution, is a probability distribution used extensively in reliability applications to model failure times.
The chi distribution
The noncentral chi distribution
The chi-squared distribution, which is the sum of the squares of n independent Gaussian random variables. It is a special case of the Gamma distribution, and it is used in goodness-of-fit tests in statistics.
The inverse-chi-squared distribution
The noncentral chi-squared distribution
The Scaled-inverse-chi-squared distribution
The Dagum distribution
The exponential distribution, which describes the time between consecutive rare random events in a process with no memory.
The Exponential-logarithmic distribution
The F-distribution, which is the distribution of the ratio of two (normalized) chi-squared-distributed random variables, used in the analysis of variance. It is referred to as the beta prime distribution when it is the ratio of two chi-squared variates which are not normalized by dividing them by their numbers of degrees of freedom.
The noncentral F-distribution
Fisher's z-distribution
The folded normal distribution
The Fréchet distribution
The Gamma distribution, which describes the time until n consecutive rare random events occur in a process with no memory.
The Erlang distribution, which is a special case of the gamma distribution with integral shape parameter, developed to predict waiting times in queuing systems
The inverse-gamma distribution
The Generalized gamma distribution
The generalized Pareto distribution
The Gamma/Gompertz distribution
The Gompertz distribution
The half-normal distribution
Hotelling's T-squared distribution
The inverse Gaussian distribution, also known as the Wald distribution
The Lévy distribution
The log-Cauchy distribution
The log-Laplace distribution
The log-logistic distribution
The log-normal distribution, describing variables which can be modelled as the product of many small independent positive variables.
The Lomax distribution
The Mittag-Leffler distribution
The Nakagami distribution
The Pareto distribution, or "power law" distribution, used in the analysis of financial data and critical behavior.
The phased bi-exponential distribution is commonly used in pharmokinetics
The phased bi-Weibull distribution
The Rayleigh distribution
The Rayleigh mixture distribution
The Rice distribution
The shifted Gompertz distribution
The type-2 Gumbel distribution
The Weibull distribution or Rosin Rammler distribution, of which the exponential distribution is a special case, is used to model the lifetime of technical devices and is used to describe the particle size distribution of particles generated by grinding, milling and crushing operations.
The Holtsmark distribution, an example of a distribution that has a finite expected value but infinite variance.
The hyperbolic distribution
The hyperbolic secant distribution
The Johnson SU distribution
The Landau distribution
The Laplace distribution
The Lévy skew alpha-stable distribution or stable distribution is a family of distributions often used to characterize financial data and critical behavior; the Cauchy distribution, Holtsmark distribution, Landau distribution, Lévy distribution and normal distribution are special cases.
The Linnik distribution
The logistic distribution
The map-Airy distribution
The normal distribution, also called the Gaussian or the bell curve. It is ubiquitous in nature and statistics due to the central limit theorem: every variable that can be modelled as a sum of many small independent, identically distributed variables with finite mean and variance is approximately normal.
The Normal-exponential-gamma distribution
The Normal-inverse Gaussian distribution
The Pearson Type IV distribution (see Pearson distributions)
The Voigt distribution, or Voigt profile, is the convolution of a normal distribution and a Cauchy distribution. It is found in spectroscopy when spectral line profiles are broadened by a mixture of Lorentzian and Doppler broadening mechanisms.
A generalizada do valor extremo de distribuição tem um limite superior finito ou um finito limite inferior, dependendo do que alcance o valor de um dos parâmetros da distribuição está (ou é suportada em toda a linha real para um valor especial do parâmetro
O generalizada de Pareto distribuição tem um suporte que é delimitada abaixo, ou limitado acima e abaixo
A Tukey lambda de distribuição é suportado em toda a linha real, ou em um intervalo limitado, dependendo de qual intervalo o valor de um dos parâmetros da distribuição.
O Wakeby de distribuição
A rectificado distribuição Gaussiana substitui valores negativos a partir de uma distribuição normal com um componente discreto do zero.
O composto de poisson-gama ou Tweedie distribuição é contínua sobre o estritamente positivo números reais, com uma missa em zero.
O Ewens da amostragem fórmula é uma distribuição de probabilidade sobre o conjunto de todas as partições de um inteiro n, decorrente de genética de populações.