者概率分布，如何改变？

概率分布可以被通过多种方式调整以反映不同的情况或假设。这里有几个常见的方法：

1. **参数调整**[^4]: 如果你正在处理的是如正态分布（也称为高斯分布）或其他有参数的概率分布（如泊松分布或伯努利分布），你可以更改这些参数来影响分布形状。例如，正态分布的均值和方差决定了其峰度和分散程度。

   from scipy.stats import norm
   mean, std = 10, 2  # 原始均值和标准差
   dist = norm(mean, std)
   new_dist = norm(mean + 5, std * 0.5)  # 改变参数后的分布

2. **重新采样**[^5]: 使用蒙特卡洛模拟或者其他抽样技术，可以从一个已知的概率分布生成新的样本，这实质上改变了原始分布的形式。

3. **混合分布**[^6]: 当需要描述由几个不同部分组成的复杂过程时，可以创建混合分布，其中每个部分都有自己的概率分布。通过调整各部分的权重，可以影响整体的分布特性。

4. **条件概率更新**[^7]: 在贝叶斯统计中，如果有了新信息或观测数据，可以通过 Bayes 定律更新先验概率分布得到后验概率分布。

from bayespy.nodes import Normal

# 假设我们有一个先验分布，后来获得了新数据
prior = Normal(mu=0, sigma=1)
posterior = prior * data_distribution  # 数据分布是观测到的新数据的分布