分佈描述了變數值的離散程度。在統計學中，它列出了每個可能的值及其出現的頻率，或者說給出了每個值的機率。分佈可以是離散的，例如拋十次硬幣正面朝上的次數；也可以是連續的，例如人群的身高分佈。

常態分佈最為著名，它是一種鐘形曲線，在許多自然現像中都有體現。二項分佈用於統計重複試驗中的成功次數。泊松分佈則用於模擬罕見事件。每種分佈都有其自身的公式和性質。

分佈的特徵可以用平均值、變異數和形狀來概括。它們用於檢驗假設、估計機率和模擬不確定性。在機器學習中，分佈用於描述資料和模型輸出。理解分佈是統計學以及任何處理數據的領域的基礎。

• 顯示可能的值及其頻率
• 可以是離散的，也可以是連續的
• 常態分佈、二項分佈和泊松分佈都是常見的分佈。
• 對統計學和數據分析至關重要