絶対的に連続な分布
ベータ分布
クマラスワミの分配
連続一様分布有界区間でサポートされる
- [0,1]上のベータ分布は、1つのモードを持つ2パラメータ分布の族であり、一様分布はその特殊な場合であり、成功確率の推定に役立ちます。
- 4パラメータベータ分布は、ベータ分布を任意の有界区間に単純に一般化したものである。
![{\displaystyle [a,b]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9c4b788fc5c637e26ee98b45f89a5c08c85f7935)
。
- [ a , b ] 上のアークサイン分布は、 α = β = 1/2、a = 0、b = 1の場合のベータ分布の特殊なケースです。
- PERT分布は、4パラメータベータ分布の特殊なケースである。
- 区間 [ a , b ] 上の一様分布または矩形分布は、有限区間内のすべての点が等しい確率で出現する分布であり、4 パラメータ ベータ分布の特殊なケースです。
- アーウィン・ホール分布は、 n 個の独立した確率変数の合計の分布であり、それぞれの確率変数は [0,1] 上で一様分布に従います。
- ベイツ分布は、 n 個の独立した確率変数の平均の分布であり、それぞれの確率変数は [0,1] 上で一様分布に従います。
- （0,1）上のロジット正規分布。
- ディラックのデルタ関数は、厳密には確率分布ではありませんが、多くの連続確率関数の極限形です。これは、0に集中した離散確率分布（退化分布）を表しており、一般化された関数の意味での分布（数学）ですが、表記上は連続分布であるかのように扱われます。
- 二次元球面上におけるケント分布。
- クマラスワミ分布はベータ分布と同様に汎用性が高いが、累積分布関数と確率密度関数の両方について単純な閉形式を持つ。
- ロジットメタログ分布は、形状の柔軟性が高く、単純な閉形式を持ち、線形最小二乗法を用いてデータでパラメータ化することができる。
- マルチェンコ・パスツール分布は、ランダム行列の理論において重要である。
- 境界付き分位点パラメータ化分布は、形状の柔軟性が高く、線形最小二乗法を用いてデータでパラメータ化できます（分位点パラメータ化分布#変換を参照）。
- レイズドコサイン分布[
] - 逆分布
- [ a , b ] 上の三角形分布は、2 つの独立した一様分布確率変数の和の分布 ( 2 つの一様分布の畳み込み) の特殊なケースです。
- 台形分布
- [ a , b ] 上の切断正規分布。
- [ a , b ] 上のU二次分布。
- N次元球面上のフォン・ミーゼス・フィッシャー分布は、フォン・ミーゼス分布を特殊な場合として含む。
- N次元球面上におけるビンガム分布。
- ウィグナー半円分布は、ランダム行列の理論において重要である。
- 連続ベルヌーイ分布は、連続一様分布を指数関数的に傾けることによって得られる、1パラメータの指数分布族である。これは、二値交差エントロピー損失に対応する確率論的な分布を提供する。
- 連続二項分布（コビン分布）は、分散パラメータを追加した連続ベルヌーイ分布の2パラメータ一般化である。
カイ二乗分布
ガンマ分布
パレート分布可変サポート付き
- 一般化極値分布は、分布のパラメータの1つの値がどの範囲にあるかに応じて、有限の上限または有限の下限を持ちます（または、パラメータの特定の値に対して実数全体でサポートされます）。
- 一般化パレート分布は、下方向にのみ制限されるか、または上下両方に制限されるサポートを持つ。
- メタログ分布は、無制限、有界、半有界のサポートに対して柔軟性があり、形状の柔軟性が高く、単純な閉形式を持ち、線形最小二乗法を使用してデータに適合させることができます。
- テューキーのラムダ分布は、分布のパラメータの1つの値がどの範囲にあるかに応じて、実数全体、または有界区間のいずれかでサポートされます。
- ウェイクビー分布
