分布描述了变量值的离散程度。在统计学中，它列出了每个可能的值及其出现的频率，或者说给出了每个值的概率。分布可以是离散的，例如抛十次硬币正面朝上的次数；也可以是连续的，例如人群的身高分布。

正态分布最为著名，它是一种钟形曲线，在许多自然现象中都有体现。二项分布用于统计重复试验中的成功次数。泊松分布则用于模拟罕见事件。每种分布都有其自身的公式和性质。

分布的特征可以用均值、方差和形状来概括。它们用于检验假设、估计概率和模拟不确定性。在机器学习中，分布用于描述数据和模型输出。理解分布是统计学以及任何处理数据的领域的基础。

• 显示可能的值及其频率
• 可以是离散的，也可以是连续的
• 正态分布、二项分布和泊松分布都是常见的分布。
• 对统计学和数据分析至关重要