从贝叶斯定理到概率分布：理解概率论基本定义与单元测试

概率论是数学中的一个分支，用于描述和分析随机事件的发生规律。它的应用广泛，涵盖了众多领域，如统计学、机器学习、人工智能等。在本文中，我们将从贝叶斯定理入手，介绍概率论的基本定义，并演示如何使用单元测试来验证概率分布的正确性。

贝叶斯定理

贝叶斯定理是概率论中的重要定理，描述了在已知某些观测值的前提下，更新对应的概率分布。贝叶斯定理的数学表达式如下：

P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)

其中，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的边缘概率，P(B|A)表示在事件A发生的条件下事件B的条件概率，P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A的后验概率。

概率分布

概率分布是概率论中的核心概念之一，用于描述随机变量的取值及其对应的概率。常见的概率分布包括离散分布和连续分布。离散分布适用于随机变量的取值有限或可数的情况，而连续分布适用于随机变量的取值为实数的情况。

在概率论中，我们经常使用概率质量函数（Probability Mass Function，简称PMF）来描述离散分布，使用概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）来描述连续分布。概率质量函数和概率密度函数都描述了随机变量取特定值的概率密度。

下面我们将通过示例代码演示如何使用Python编程语言来计算和绘制概率分布。

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