幾種常見的分佈
聯合分佈
聯合分佈很難描述清楚，智能給出概念。但是在相互獨立的隨機變量中，它們聯合分佈是它們各自分佈的乘積。
對於連續型隨機變量，加上積分就可以了。
邊緣分佈
在二維情況下的直觀解釋：
條件分佈
二維情況下的條件分佈：
實際上，貝葉斯公式可以由條件概率和全概率公式得出。
由二維推廣到多維的條件概率的鏈規則：
貝葉斯規則
這裏就涉及到了先驗和後驗的概念。
到目前爲止，我都沒有真正領略到貝葉斯規則的真正妙處，只能大致領略它的概念。
協方差
指的是兩個隨機變量的共同的方差，協方差通常同來衡量兩個變量的相關性。
協方差的性質如下：
