几何分布：
（1）做某事件的次数（也叫试验次数）是固定的，用n表示。（例如，抛硬币3次，程序执行5次）
（2）每一次事件都有两个可能的结果（成功，或者失败）。（例如，程序执行（成功），程序执行（失败））
（3）每一次“成功”的概率都是相等的，成功的概率用p表示。
（4）这一点也即和二项分布的区别所在，二项分布求解的问题是成功x次的概率。而几何分布求解的问题则变成了——试验x次，才取得第一次成功的概率。 例如，执行101次，第101次才可以执行正确（结果不是程序问题，是其他软件冲突了）的概率。
其中，p表示成功的概率，x表示试验的次数。
假设成功的概率为0.2，则第101次执行成功的概率为：p(第101次执行成功)=（1-0.2）^100 * 0.2 = 0.8^100*0.2
几何分布的期望是E(x)=1/p，每次成功的最小的次数
几何分布的标准差：
二项分布：
（1）做某事件的次数（也叫试验次数）是固定的，用n表示。（例如，抛硬币3次，程序执行5次）
（2）每一次事件都有两个可能的结果（成功，或者失败）。（例如，程序执行（成功），程序执行（失败））
（3）每一次“成功”的概率都是相等的，成功的概率用p表示。
（4）成功x次的概率是多少，例如，执行101次，有99次可以执行正确的概率。
其中n表示事件发生的次数，x表示成功的次数，p表示每次成功的概率，p（x）为执行了n次，有x次成功的概率
期望：E(X)=np
泊松分布：
（1）事件是独立事件
（2）在任意相同的时间范围内，事件发生的概率相同（例如，1天内中奖概率，与第2天中奖的概率相同）
（3）在某个范围内，发生某件事情x的概率是多大 （例如，某商场搞了个促销抽奖活动，想了解一天内5人中奖的概率）
x为成功次数，u为区间内的发生的平均次数
特殊的是它的期望和方差都等于u