随机变量的函数就是说通过函数映射的形式，将原来的一个或者多个随机变量放进函数里，然后得到一个新的随机变量。这里主要是分成了两种类型，一个是一元函数，另一个是多元函数（基本上都是二元函数）。这两种函数因为诞生的意义的不同，所以在研究方法和其他方面里都存在明显的差距。
对于一元函数，我觉得最漂亮的是关于标准分布的构造。这个思想是我见过构造性最强的数学应用，总之就是很漂亮的构造。
对于二元函数，会涉及到两个随机变量的相互作用，所以应用的数学工具会更加强大，比如说卷积，线积分，可以说是另一个层次的美感。
我们依然秉持前一章的思想，对离散型变量和连续性变量进行分类讨论。
希望用数学分析的知识沟通分布函数和密度函数遇到了困难，不如直接理解密度函数来的简洁。
理解离散型向量的分布律要远比理解连续型向量的简单而且直观。
独立的意思是一个变量在任何取值下，都包括另一个变量的所有情况。
主要讲了基本事件的辨析，概率空间的三要素。
数理统计倒逼了概率论的发展。
分布只是分布，他是更为抽象的东西，他描述的是一种连续数据的组织形式，无论这组数据是采集到的样本，还是理论推导的概率。虽然它们已经是某种客观现象的抽象了，但它们依然都是分布的应用。
或许不只是分布，比如说期望，方差或者其他矩，都是更高维度的抽象。