以下是正太分布、均匀分布、超几何分布和二项分布的常见例子：

1. 正太分布（Normal Distribution）：

   • 例子：成年人的身高。在某一人群中，大多数人的身高集中在一个均值附近，身高越远离这个均值，出现的概率越低。这种分布通常呈现出对称的钟形曲线。

2. 均匀分布（Uniform Distribution）：

   • 例子：掷骰子。假设一个六面骰子是公平的，那么每个面（1-6）出现的概率是相等的，即 1/6。这种情况下，每个结果的概率是均匀分布的。

3. 超几何分布（Hypergeometric Distribution）：

   • 例子：没有放回地从一副扑克牌中抽牌。如果你想从一副扑克牌中不放回地抽取 5 张红色牌，那么超几何分布可以描述抽中红色牌的成功次数。

4. 二项分布（Binomial Distribution）：

   • 例子：抛硬币。假设硬币是公平的，每次抛硬币有两种结果——正面或反面。如果你进行 10 次独立抛硬币试验，二项分布可以描述每次抛出正面的次数的概率。

如果你对这些分布的具体应用或计算过程有兴趣，可以进一步探讨。

相关问题：

1. 正太分布的参数（均值和标准差）如何影响其形状？
2. 在均匀分布中，连续均匀分布与离散均匀分布的区别是什么？
3. 超几何分布和二项分布的主要区别是什么？
4. 如何通过实际数据判断一个现象是否符合正太分布？
5. 二项分布在现实生活中的其他应用例子有哪些？

提示：

在许多实际应用中，正太分布常被用来近似其他分布，尤其当样本量足够大时（根据中心极限定理）。