提到统计学，你是否对各种分布感到好奇？今天，让我们聚焦于一个简单却强大的分布——伯努利分布！伯努利分布是描述只有两种可能结果的随机试验的概率分布，比如抛硬币或考试通过与否。它的概率质量函数非常直观：成功概率为$p$，失败概率则为$1-p$。

那么问题来了，伯努利分布的方差是多少呢？答案是$p(1-p)$！这个公式简洁又实用，它反映了结果不确定性与成功概率之间的关系。方差越大，表明结果越不可预测；反之，则更加稳定。

💡为什么伯努利分布如此重要？因为它不仅是二项分布的基础，也是许多复杂模型的核心组成部分。例如，在机器学习中，逻辑回归就隐含了伯努利分布的思想。掌握它，不仅能够帮助我们理解数据背后的规律，还能提升数据分析的能力。

下次当你面对二分类问题时，不妨想想伯努利分布及其方差的意义吧！📊📈