分佈列是離散型隨機變量的一箇重要特徵，它列出了隨機變量所有可能的取值及其對應的概率。要計算一箇隨機變量的分佈列，通常需要遵循以下步驟：
確定隨機變量的所有可能取值：這是分佈列的基礎。
計算每個取值對應的概率：這通常涉及到使用隨機變量的概率質量函數（PMF）。
列出分佈列：將所有可能的取值及其對應的概率列成一箇表。
以常見的幾種分佈爲例：
兩點分佈（伯努利分佈）：隨機變量 \(X\) 只能取兩個值，通常是0和1。其概率質量函數爲 \(P(X=k) = p^k(1-p)^{(1-k)}\)，其中 \(k\) 取值爲0或1，\(p\) 是事件發生的概率。
二項分佈：在 \(n\) 次獨立的伯努利試驗中，事件恰好發生 \(k\) 次的概率。其概率質量函數爲 \(P(X=k) = C_n^k p^k (1-p)^{(n-k)}\)，其中 \(k\) 取值從0到 \(n\)。
超幾何分佈：在 \(N\) 個物品中有 \(M\) 個次品的情況下，不放回地抽取 \(n\) 個物品，其中次品數爲 \(k\) 的概率。其概率質量函數較爲複雜，涉及組合數的計算。
以上步驟和公式提供了一箇基本的框架來計算不同類型離散隨機變量的分佈列。在實際應用中，可能需要根據具體問題調整和優化這些步驟。