什么是退化分布？？ 非退化的分布函数是什么意思
\u4ec0\u662f\u9000\u5316\u5206\u5e03\uff0c\u8fd9\u91cc\u6307\u7684\u662f \u5927\u5b66\u7684\u6982\u7387\u8bba\u91cc \u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684 \u4e00\u4e2a\u5206\u5e03\u7c7b\u578b\u3002\u6709\u7684\u968f\u673a\u53d8\u6570X\u53ef\u80fd\u53d6\u5f97\u53ea\u6709\u6709\u9650\u591a\u4e2a\u6216\u53ef\u6570\u591a\u4e2a\uff0c\u4f7f\u5f97P([x\u2208\ufe5ba1,a2,a3,......\ufe5c]\ufe5a\uff1d1,
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\u8499\u5934\u8f6c\u5411\u5411\u9685\u800c\u6ce3
绝对事件的分布，即P(X=c)=1，P(X=其他)=0。例如，骰子有6个值，正常情况掷一次出现其中一个值的概率都是1/6，这也叫均匀分布。现在假设庄家在骰子上做了手脚，使得每次都只能出现同一个值（如每次只能出现5），则出现5的概率变为1，我们就说均匀分布“退化”了，这种只有一个事件发生的分布就称为退化分布。 很多教材中似乎都把P(X=c)=1认为是X=c，即此时概率为1等价于必然事件这种说法是正确的。对于离散型随机变量来说P(X=c)=1就是说X只能取一个值是c，因此是必然事件。而说“概率为1的事件不一定是必然事件”这句话是对的，可以对于连续型随机变量的取值举出例子。如P（X>0）=P（X≥0）对于连续型随机变量X是成立
绝对事件的分布，即P(X=c)=1，P(X=其他)=0。
例如，骰子有6个值，正常情况掷一次出现其中一个值的概率都是1/6，这也叫均匀分布。现在假设庄家在骰子上做了手脚，使得每次都只能出现同一个值（如每次只能出现5），则出现5的概率变为1，我们就说均匀分布“退化”了，这种只有一个事件发生的分布就称为退化分布。
绛旓細浼姫鍒鍒嗗竷(Bernoulli distribution)鏄竴涓鏁ｅ瀷鏈虹巼鍒嗗竷锛屾槸瓒呭嚑浣曞垎甯冪殑鐗规畩鎯呭喌銆傚畠鏄负绾康鐟炲＋绉戝瀹惰┕濮嗘柉路浼姫鍒(Jacob Bernoulli 鎴朖ames Bernoulli)鑰屽懡鍚嶃傚綋浼姫鍒╄瘯楠屾垚鍔燂紝浠や集鍔埄闅忔満鍙橀噺涓1銆傝嫢浼姫鍒╄瘯楠屽け璐ワ紝浠や集鍔埄闅忔満鍙橀噺涓0銆傚叾鎴愬姛鏈虹巼涓簆锛屽け璐ユ満鐜囦负q =1-p锛屽叾鎴愬姛鏈熸湜E(X)涓簆...
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