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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
% B+ x2 A4 Q, S5 }8 k9 S1 [
- w) Q6 Y0 Z  M! |% y分布函数表达式- q9 i) x$ l3 a+ I

( _, w; F6 @$ L分布        公式        意义        特性6 Z3 {% U0 Q7 r2 {/ r
离散型随机变量的概率分布3 M8 w/ _' A' k$ x, z* A" H& g3 q
伯努利分布
+ f1 X) s9 h0 r; jBernoulli         
$ G5 ~1 C3 r+ z4 p        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
. {/ L1 E, J. ?8 F. |$ E( G5 h( P& b二项式分布+ o' H5 N/ \& ]/ a# P7 m5 P' _
Binomial         & V  M- W) J: u9 G
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
7 ]; w$ Z7 O5 ~$ x* Q' N1 ?  p负二项式分布         3 n5 _! J2 g8 B1 ]8 O& c; Q
        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        ) w' b: Y9 k3 E2 B/ p9 ?7 R  c
多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
9 v5 ]* p0 n# x6 o9 g) l1 E2 L" T几何分布
, j* x# Z! d* d) r9 sGeometric         ; Z, }9 T7 V: D* N$ E
        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）8 [3 @* Q" q! Y- {; v2 _  i
超几何分布5 B. F* N7 Y" y, J% C- L
Hypergeometric         
/ p- W# v  }9 v# l9 S        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。        
1 b$ A( L3 u  S泊松分布) U- L2 h* f- ^& C4 ~5 t
Poisson                 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。! ]+ F1 g2 z- w9 }% J) `# ]6 t
连续型随机变量的概率分布
7 X+ U: |7 s) n  s9 I均匀分布                 随机选择        ' n' e$ O- d' s& A9 O0 ^# _# |
指数分布         
9 [4 `# \8 k, N. @7 E+ z
  _9 w% S, {3 h" Q( w- f        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  Z! y" j/ f2 X! z
超指数分布% }+ X. F  A) N$ h0 J0 l
Hyperexponential         . z/ Q7 P. M( W7 L

' ]: ~% U4 s; c5 I0 E* D- G        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        
+ ~, |  T0 J: O正态分布
4 K3 |/ X. J5 y3 NNormal                 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）。        
/ G! U- G: N6 [Г-分布（伽玛分布）8 B) L; Z: T0 k9 o5 T2 z4 V+ O
Gamma         
; W: C# X" O3 n* D5 n" R: ?/ }- {其中
6 l( k+ }) y- |- z1 g- |# a且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
; O6 E0 W1 I2 V3 W. kt=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。        - p/ a$ w, M, h: q4 ~' y
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 / Q4 E5 K7 N" G6 w; O- Y5 |, g" _

. X9 F" a, B( d8 X, ?" m7 V2 w
5 J- N" M% D$ k& z) I3 k" D    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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