==Примеры распределений==
* ===Биномиальное распределение(закон Бернулли)===* {{Определение|definition=Дискретная случайная величина <tex>\xi</tex> называется '''биномиальной''' с параметрами <tex>(n, p),</tex> если она принимает значения от <tex>0</tex> до <tex>n</tex> и вероятности вычисляются по формуле <tex>p_i = P(\xi = i) = \dbinom{n}{k} p^k q^{n - k}.</tex>}}===Нормальное распределение(распределение Гаусса)===* {{Определение|definition=Непрерывную случайную величину \xi называют '''нормальной''' с параметрами <tex>(a, \sigma)</tex> и пишут <tex>\xi = N (a, \sigma),</tex> если ее плотность вероятности дается формулой<tex>f(x) = \dfrac {1} {\sigma \sqrt{2\pi}} {\large e^{-\frac {(x - a)^2} {2\sigma^2}}}.</tex>}}===Равномерное распределение==={{Определение|definition=Непрерывная случайная величина <tex>\xi</tex> называется '''равномерно распределенной''' на <tex>[a, b],</tex> если ее плотность вероятности дается формулой
<tex>
f(x)=
\begin{cases}
\dfrac {1} {b - a}, & \mbox{if } x \in [a, b] \\
0, & \mbox{otherwise.}
\end{cases}</tex>}}
==Симуляция распределений==
