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1. 均匀分布
均匀分布 是无信息的，可作为无信息变量的先验分布。
2. 正态分布（高斯分布）
当影响一个变量的因素众多，且影响微弱、都不占据主导地位时，这个变量很可能服从正态分布，记作 。正态分布为方差已知的正态分布 的参数 的共轭先验分布。
3. 指数分布
指数分布 是指要等到一个随机事件发生，需要经历多久时间。其中 为尺度参数。指数分布的无记忆性： 。
4. Beta分布（ 分布）
Beta分布记为 ，其中Beta(1,1)等于均匀分布，其概率密度函数可凸也可凹。如果二项分布 中的参数p的先验分布取 ，实验数据（事件A发生y次，非事件A发生n-y次），则p的后验分布 ，即Beta分布为二项分布 的参数p的共轭先验分布。
5. Gamma分布
Gamma分布即为多个独立且相同分布的指数分布变量的和的分布，解决的问题是“要等到n个随机事件都发生，需要经历多久时间”，记为 。其中 为形状参数， 为尺度参数。Gamma分布为指数分布 的参数 、Poisson分布 的参数 的共轭先验分布。
6. 倒Gamma分布
倒Gamma分布记为 。若随机变量 ，则 。其中 为形状参数， 为尺度参数。倒Gamma分布为指数分布 的参数 、均值已知的正态分布 的参数 的共轭先验分布。
7. 威布尔分布(Weibull分布、韦伯分布、韦布尔分布)
威布尔分布记为 。其中 为形状参数， 为尺度参数。当 ，它是指数分布； 时，是Rayleigh distribution（瑞利分布）。常用于拟合风速分布，并用最小二乘法、平均风速估计法或极大似然法求解其参数。
8. Pareto分布
Pareto分布记为 。其中 为门限参数， 为尺度参数。Pareto分布是一种厚尾分布。Pareto分布为均匀分布 的参数 的共轭先验分布。
9. Cauchy分布（柯西分布、柯西-洛伦兹分布）
Cauchy分布记为 。其中 为位置参数， 为尺度参数。中位数 ，期望、方差都不存在。如果 是分别符合柯西分布的相互独立同分布随机变量，那么算术平均数 服从同样的柯西分布。标准柯西分布 是t分布的一个自由度。这种分布更适合拟合那种比较扁、宽的曲线。
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设 是来自 的样本，则称统计量 服从自由度为n的 分布，记为 。
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设 ， ，且X，Y相互独立，则称随机变量 服从自由度为n的t分布。记为 。当自由度 时，t分布将趋于 。有时样本量很小，不知道总体的标准偏差，则可以依赖
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设 ， ，且U，V相互独立，则称随机变量 服从自由度为 的F分布，记为 。设 与 分别是来自正态总体 和 的样本，且这两个样本相互独立。设 ， 分别是这两个样本的样本均值； ， 分别是这两个样本的