機率分佈與抽樣分佈的區別

　　機率分佈：是機率論的基本概念之一，主要用以表述隨機變數取值的機率規律。為了使用的方便，根據隨機變數所屬型別的不同，機率分佈取不同的表現形式。

　　抽樣分佈：從已知的總體中以一定的樣本容量進行隨機抽樣，由樣本的統計數所對應的機率分佈稱為抽樣分佈。抽樣分佈是統計推斷的理論基礎。

　　區別：

　　⒈超幾何分佈需要知道總體的容量，而二項分佈不需要；

　　⒉超幾何分佈是不放回抽取，取出一個則總體中就少一個，因此每次取到某物的機率是不同的，而二項分佈是有放回抽取，每次抽取時的總體沒有改變，每次抽到某物的機率都是相同的，及獨立重複試驗。

　　二項分佈：重複n次獨立的伯努利試驗，在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且兩種結果發生與否互相對立，並且相互獨立，與其它各次試驗結果無關，事件發生與否的機率在每一次獨立試驗中都保持不變。

　　超幾何分佈：統計學上一種離散機率分佈，描述了由有限個物件中抽出n個物件，成功抽出指定種類的物件的次數。

　　機率密度是對單個未知數而言的，聯合密度是對兩個存在一定關係的未知數而言的。

　　機率密度：機率指事件隨機發生的機率，對於均勻分佈函式，機率密度等於一段區間的機率除以該段區間的長度，它的值是非負的，可以很大也可以很小。聯合密度指的是二維或二維以上隨機變數的密度函式。