概率分布的计算方法取决于随机变量的类型，它可以是离散型或连续型。以下是两种类型随机变量概率分布的计算方法：
离散型随机变量
对于离散型随机变量，其概率分布通过概率质量函数（PMF）来描述。PMF是一个函数，它将随机变量可能取的每个值映射到其对应的概率。
例如，一个两点分布的PMF可能是这样的：
```
P（X=x_i） = p_i
```
其中`p_i`是随机变量`X`取值`x_i`的概率。
连续型随机变量
对于连续型随机变量，其概率分布通过概率密度函数（PDF）来描述。PDF是一个函数，它在所有实数上定义，并且其积分（或求和）等于1。
例如，一个正态分布的PDF可能是这样的：
```
f（x） = （1 / sqrt（2 * π * σ^2）） * e^（-（x - μ）^2 / （2 * σ^2））
```
其中`μ`是均值，`σ`是标准差。
联合分布
对于两个或多个随机变量，我们可能会考虑它们的联合分布。给定联合分布函数`F（x, y）`，如果我们想单独研究其中一个随机变量`X`，可以通过取极限来得到`X`的边缘分布函数`F_X（x）`：
```
F_X（x） = lim_{y->∞} F（x, y） = P{X ≤ x}
```
概率计算示例
组合概率：
```
C（n, k） = n! / （k! * （n - k）!）
```
其中`n!`表示`n`的阶乘。
独立事件概率：
如果事件A和B是独立的，那么它们同时发生的概率是各自发生概率的乘积：
```
P（A 且 B） = P（A） * P（B）
```
至少一个事件发生的概率：
如果至少有一个事件发生的概率是`P（A 或 B）`，那么两件事情都不发生的概率是`1 - P（A 或 B）`。如果已知两件事情都不发生的概率，可以计算至少有一件事情发生的概率。
总结
概率分布的计算方法依赖于随机变量的类型，并且可以通过概率质量函数（PMF）或概率密度函数（PDF）来描述。对于多个随机变量，可以通过联合分布函数来研究单个随机变量的分布。