几种常见的连续型随机变量

以下是几种常见的连续型随机变量：

1. 均匀分布：在一个区间内，每个数出现的概率相等，如掷骰子得到的点数。

2. 正态分布：也称为高斯分布，是一种常见的连续型随机变量。它呈钟形曲线，以均值为中心对称，标准差越大曲线越平缓。

3. 指数分布：用于描述事件发生时间间隔的概率分布。例如，在某个工厂中设备故障的时间间隔就可以用指数分布来描述。

4. 泊松分布：用于描述单位时间内事件发生次数的概率分布。例如，在某个地区每小时到达的电话数量就可以用泊松分布来描述。

5. 伽马分布：用于描述一组独立同分布（iid）指数型随机变量之和的概率分布。它在金融学、物理学、天文学等领域有广泛应用。