可否認為，所有的概率分佈都可看作正態分佈和均勻分佈的疊加

1樓：夏天的

從一般的角度來看，不能。

首先，概率分佈就分為離散分佈和連續分佈，而無論正態分佈還是均勻分佈都只屬於連續性分佈。當然，我們可以說，連續性分佈可以作為離散分佈的極限，比如二項分佈、泊松分佈的極限都是正態分佈。但我們還是無法把有限量下的離散分佈直接當作正態分佈，就好比統計檢驗中的t檢驗和u檢驗不能混為一談一般。

第二，更重要的是，就算連續分佈本身，都還有許多不能歸類到正態分佈或均勻分佈或二者組合的分佈。經典的（我的意思是中學課本里就有的）就有指數分佈，此外還有χ2分佈（卡方分佈）、γ分佈（伽馬分佈）等，都既不屬於正態分佈，又不屬於均勻分佈，也不能拆解為二者的某種組合。

其實，我們看「正態分佈」一詞，就能知道其背後必然還有許多偏度不為零的分佈，它們都不是「正態」分佈，只能算是偏態的分佈。

當然，如果你把正態分佈的極端，即δ函式拿出來，然後強行把每一種分佈都拆解為一系列δ函式的線性代數和，也未嘗不可，但這時你也不必把均勻分佈另外歸為一類了。

所有的概率分佈都可以轉化成正態分佈嗎

2樓：精銳教育張妮

標準正態分佈是一般正態分佈的理想模式，就象醜女經過整容能變美女一樣，一般正態分佈好比醜女，標準正態分佈恰似美女。