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标题: 【笔记】分布函数表达式 [打印本页]
作者: 060102240212    时间: 2009-2-5 21:33
标题: 【笔记】分布函数表达式
本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑 $ j& |3 Y( k/ q9 _
$ C. q' q+ ^) Q7 T
分布函数表达式
6 N" f' X: U; X0 z6 J3 c! S$ X
5 F7 I6 Z' Z2 p, `+ @- C- o0 U' _; O( ]  c分布        公式        意义        特性
$ Q7 \. i0 t2 U, z7 G离散型随机变量的概率分布6 K/ E+ j' t+ a6 D
伯努利分布) y1 G& i1 S% N
Bernoulli         
1 k9 `& G$ J* ?: K/ G1 x+ A. X9 B2 F2 K        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        , r/ R# _) U8 S/ `0 {+ f
二项式分布0 A+ n  K! h6 L+ l! p
Binomial         
' J" ^; A/ Y9 V( g! z1 ?. F        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        $ L+ L/ K6 B1 w/ u3 k! Y3 b" r# f. R
负二项式分布         7 Z5 r/ {1 F+ _5 E* }7 o: x
        产生于n次还原取样。又称“帕斯卡（Pascal）分布”，描述伯努利试验中恰好出现r次成功所需的试验次数。用于不幸事件和发病情形类的统计        
8 e, |4 Q* V9 _. _: @6 \' a$ }多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
) z8 ~& F2 z/ r: Z; D/ U) I几何分布
2 D+ C# [8 C0 B9 v4 u, LGeometric         
( J) a1 {4 G' u. m( X" g        负二项式分布的特殊情况，描述伯努利试验中首次出现成功所需试验次数。用于某一服务（或顾客）的服务持续时间。        无后效性（又称马尔可夫的无记忆特性或马尔可夫特性，每次试验成功的概率与之前试验次数无关）9 ^$ s- w; P9 H1 z4 o- i+ I
超几何分布7 J' o2 b$ |) @# p( g( C
Hypergeometric         $ ]  b/ T, o$ H5 g/ n4 J
        产生于n次非还原取样。总体数目很大而取样次数较小时近似于二项式分布。        2 Z( `0 ^) h( G+ d) K
泊松分布
3 o8 N! J% u6 ^/ MPoisson                 平均到达概率=λ，时间T顾客到达期望=λT        泊松时间流特性：平稳性（到达概率与时间段无关）稀有性（短时间内最多出现1次）无后效性（不重叠时间段互相独立）微分性。
" v+ k" H. Y1 C; ~$ j( [9 ]连续型随机变量的概率分布
: L- H: f1 x7 }均匀分布                 随机选择        
4 K& k2 Y$ u$ i, L3 P9 {指数分布         6 Z" p- U& z$ l) r
! w6 L) ]7 K4 x! h! R
        又称“负指数分布（negative exponential）”。泊松事件流的等待时间（相继两次出现之间的间隔）服从指数分布。用于描述非老化性元件的寿命（元件不老化，仅由于突然故障而毁坏）。常假定排队系统中服务器的服务时间和Petri网中变迁的实施速率符合指数分布。        无后效性
0 _- n5 n  i  c6 {1 m! g. x' J超指数分布. J# Z7 H8 J3 m: X3 b, _
Hyperexponential         * L3 F+ G5 U& ?7 E

2 e. x! S$ z- r' v& F        CPU服务时间符合超指数分布，并行装配线加工并在输出组装完成的产品数量也符合        
4 h2 d& y8 K! u% d正态分布
$ Q* R9 O: X1 u+ _, V) m' LNormal                 又称“高斯（Gauss）分布”。大量独立随机变量的和或者均值是正态分布（中心极限定理）。        
) U' a$ Y, v- P$ {1 `Г-分布（伽玛分布）
$ M9 {9 ]: t( F4 j" q% N+ NGamma         1 R8 {; e% I1 n4 Q$ ?; a
其中
5 y% a: U& C1 W& Z- v且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布6 G( u5 M9 x" p9 a
t=n，称为爱尔朗（Erlang）分布        对于k-爱尔朗分布，可用于描述顾客在到达窗口前需经过国k个关口，每个的通过时间服从kλ的指数分布，则顾客整个通过时间为爱尔朗到达。        
" V, p- |8 `+ c: X$ k2 u7 c常数分布                 非随机，主要用于爱尔朗分布的分析中。
作者: zzr    时间: 2009-2-6 08:56
好东西，顶一个
作者: zhangweilong19    时间: 2009-2-7 16:11
好东西，顶一个
作者: njumrl    时间: 2009-2-7 16:57
dddddddddddddd
作者: mathjiang    时间: 2009-2-7 21:30
这次MCM有用吗？顶一下哈。
作者: wj170601026    时间: 2009-2-7 21:34
或许会用啊
作者: 晓雨夹雪    时间: 2009-2-7 23:52
顶了！！！！！！
作者: ather    时间: 2009-2-8 23:18
这是常识吧？
作者: yangfeiairplane    时间: 2009-2-9 02:51
ha, i have no money
作者: hellobaby6    时间: 2010-2-4 20:18
回复 1# 060102240212 + r+ y& [, b! B
' I( s, O) w/ Z6 I* ?, A: e
! I; |: G1 e5 `. }2 L) e. A2 m0 V8 {5 m
    还可以
作者: yansichong    时间: 2010-8-27 15:28
谁能告诉我泊松流是什么东西…………



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