统计分布形态关系的研究摘要：在现在科技水平大幅提升的环境下，数据收集愈发便捷，社会各界对分析数据及统计分布形态的需求提升，但对其关系的研究较少，难以对收集的数据以需求为导向，进行更恰当的统计分析。本文将以统计分布形态发展历史为始，概述统计分布形态的性质、定理及统计分布形态间逻辑关系，同时以我国保险公司闲置资金投放为案例，进行统计分布形态关系的综合应用，并得到保险公司各个投放方向不存在差异，保险公司闲置资金利用较为稳妥的结果。关键词：发展历史；统计分布形态；逻辑关系；案例应用StudyontheMorphologicalRelationofStatisticalDistributionAbstract:Inthepresentenvironmentwherethelevelofscienceandtechnologyisgreatlyimproved,datacollectionisbecomingmoreandmoreconvenient,andthedemandforanalyzingdataandstatisticaldistributionpatternsfromallwalksoflifehasincreased,butthereislessresearchontherelationshipbetweenthemanditisdifficulttotakethedatacollectedasdemand-oriented.Takingthedevelopmenthistoryofstatisticaldistributionformasthestartingpoint,thispaperwillsummarizethenature,theoremandlogicalrelationshipofstatisticaldistributionform,andtaketheinvestmentofidlefundsofinsurancecompaniesinChinaasacasestudy.Thecomprehensiveapplicationofstatisticaldistributionformrelationiscarriedout,andtheresultsareobtainedthatthereisnodifferenceineachdirectionofinvestmentofinsurancecompanies,andthattheidlefundsofinsurancecompaniesareusedmoresafely.Keywords:developmenthistory；statisticaldistributionform；logicalrelation；caseapplication引言十九大中提出，现在我国的经济呈现中高速增长的趋势，位列世界前列，国内生产总值已经达到八十万亿元，占据世界第二，经济增长贡献率已超百分之三十。在如今这样一个大背景下，统计分布在人们的经济社会生活中的重要性愈发凸显，例如，人们可以通过（0-1）分布检查产品的质量是否合格、通过泊松分布探讨经过计数器的粒子数、利用卡方分布进行适应性分析及独立性鉴定等。但，由于人们对统计分布形态关系的研究较少，更多的是对单个分布形态的研究和应用，缺少避免社会资源不必要支出的系统性，造成极大浪费。统计分布是数理统计中由理论推演出来的随机变量的概率分布模型。[1]统计分布可以分为离散型分布、连续型分布和抽样分布，（0-1）分布、二项分布、泊松分布和几何分布属于离散型分布。连续型分布则包括均匀分布、指数分布和正态分布等。而卡方分布、t分布和F分布等，则是抽样分布的内容。1统计分布形态发展历史1.1在概率论方面的发展1.1.1概率论起源概率论的来源和赌博有一定关系，早在16世纪，卡当诺发现赌博的输赢结果会呈现出一种偶然性，但当赌博的次数达到一定数量时，其结果就会表现出一种规律性。在文艺复兴之后，人们希望通过研究大规模的偶然事件，来寻找其中的规律。荷兰数学家惠更斯和法国的费尔马与帕斯卡都对其中所呈现的概率论原理法则进行讨论，塑造了概率论的雏形。[2]概率论真正形成并发展是处于18世纪。1713年伯努利在其著述《推想的艺术》中点明概率论中具备重要地位的大数定律。也因此，概率论发展到了普适性的理论概括阶段。[3]法国数学家德莫佛所著的《机遇原理》一书在1781年发表，其内容包含乘法法则和正态分布律的概念，为后来中心极限定理的提出与发展提供基础。1.1.2伯努利试验及其衍生随着牛痘在欧洲的广泛接种，疫苗所带来的副作用在人群中引起广泛关注，丹尼尔·伯努利以大量统计数据为根据，发现接种牛痘可以延长寿命，缓解了社会恐慌和人们的怀疑。同时伯努利还曾经提出了伯努利试验。该试验作为一种在相同条件下周而复始地进行实验的数学模型，每一次试验会产生发生或者不发生两种可能，在随机一次试验中，事件发生呈现相同概率，实验结果相互独立、互不干涉。（0-1）分布、二项分布和几何分布可由伯努利试验、n重伯努利试验和扩展的伯努利试验得出。（0-1）分布作为一种离散型机率分布，为使后人铭记瑞士科学...
