Распределение описывает, как распределены значения переменной. В статистике оно перечисляет каждое возможное значение и частоту его появления, или указывает вероятность каждого значения. Распределения могут быть дискретными, например, количество выпавших орлов при десяти подбрасываниях монеты, или непрерывными, например, рост в популяции.

Наиболее известным является нормальное распределение, колоколообразная кривая, которая встречается во многих природных явлениях. Биномиальное распределение подсчитывает количество успехов в повторяющихся испытаниях. Распределение Пуассона моделирует редкие события. Каждое из них имеет свою формулу и свойства.

Распределения описываются их средним значением, дисперсией и формой. Они используются для проверки гипотез, оценки вероятностей и моделирования неопределенности. В машинном обучении распределения описывают данные и моделируют результаты. Понимание распределений имеет фундаментальное значение для статистики и любой области, работающей с данными.

• Отображает возможные значения и их частоту.
• Может быть дискретным или непрерывным
• Распространёнными являются нормальное, биномиальное и распределение Пуассона.
• Ключевой элемент статистики и анализа данных.