“同分布性”（Identically Distributed）是指多个随机变量具有相同的概率分布。具体来说，如果多个随机变量都满足相同的概率分布，包括相同的可能取值和相同的概率密度函数或概率质量函数，那么它们被称为是同分布的。
这意味着这些随机变量具有相似的随机行为，它们的变化趋势和概率性质相同。同分布的随机变量可以在统计分析、概率建模和假设检验等许多领域中起到重要作用。当随机变量是同分布的时候，我们可以将它们放在一起进行比较、推断和分析，简化了问题的处理和解决。
例如，如果我们有一组观测数据，假设这些数据都来自相同的概率分布，那么我们可以使用统计方法来对这些数据进行分析，如计算均值、方差、置信区间等，因为我们知道它们是同分布的。这个概念对于许多统计和机器学习技术都至关重要，因为它允许我们做出关于整体总体的推断和预测，而不仅仅是关于单个随机变量的特定观测。
独立同分布
当两个或多个随机变量是”独立同分布”时，它们是独立的（彼此之间没有关联）且具有相同的概率分布。这个概念在概率论和统计学中非常重要，因为它允许我们在分析和建模随机现象时简化问题，从而更容易进行推断和计算。例如，独立同分布的随机变量经常出现在概率分布的抽样和估计中，以及在各种统计方法中的假设中。