首先介绍一下相关概念。
考虑一个预测模型，该模型可以是我们的数据科学研究中的一个组件。
如果我们想精确预测一个变量的值，那么我们首先要做的就是理解该变量的潜在特性。首先我们要知道该变量的可能取值，还要知道这些值是连续的还是离散的。简单来讲，如果我们要预测一个骰子的取值，那么第一步就是明白它的取值是1 到 6（离散）。第二步就是确定每个可能取值（事件）发生的概率。如果某个取值永远都不会出现，那么该值的概率就是 0 。事件的概率越大，该事件越容易出现。在实际操作中，我们可以大量重复进行某个实验，并记录该实验对应的输出变量的结果。我们可以将这些取值分为不同的集合类，在每一类中，我们记录属于该类结果的次数。例如，我们可以投10000次骰子，每次都有6种可能的取值，我们可以将类别数设为6，然后我们就可以开始对每一类出现的次数进行计数了。我们可以画出上述结果的曲线，该曲线就是概率分布曲线。目标变量每个取值的可能性就由其概率分布决定。一旦我们知道了变量的概率分布，我们就可以开始估计事件出现的概率了，我们甚至可以使用一些概率公式。至此，我们就可更好的理解变量的特性了。概率分布取决于样本的一些特征，例如平均值，标准偏差，偏度和峰度。如果将所有概率值求和，那么求和结果将会是100%
世界上存在着很多不同的概率分布，而最广泛使用的就是正态分布了。
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