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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
# w5 ~" m* _, I6 M9 Y0 A/ q! `" N3 `
分布函数表达式
! a/ ?, e0 \0 M% @1 s* `5 Z. R( p- D8 Z
' x! ~" H: h1 R, j分布        公式        意义        特性* y) c% p7 o# p. x) L: u- v# w. F
离散型随机变量的概率分布  T' j/ E# W+ H/ O" v7 J
伯努利分布
" M4 O7 Q/ u( u9 ?2 p( C9 f4 w: i( lBernoulli         $ R% L0 X, v- t$ b$ w
        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        ! q$ N7 j, [( S0 R
二项式分布" ]3 |2 j- s0 ^" ^; s( r
Binomial         3 E- P/ I5 N& ^# [( |
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        4 v3 H( j+ E4 X, d  Z4 r+ P" ?
负二项式分布         ! J+ Q+ o% F- L8 D" |; g: ^
        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        
! G7 j, _7 P( P3 O/ a+ a多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        7 \# t/ M8 k. b$ o
几何分布5 `7 M/ Y6 @1 x/ d# M9 S7 r( p
Geometric         
+ f# n6 v) Q- O7 T% n        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）. b$ ?4 c: o* E; H$ p1 E: q
超几何分布1 J, r2 k' B; M# f' r* T
Hypergeometric         / X7 S0 P6 [6 x( F# C9 H- y3 s/ D
        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。        
! p4 e3 c  i5 {8 z! G( A) v泊松分布
  D# L7 S- x4 J# ^& w* H- DPoisson                 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。( S5 L  M# Q; A( G
连续型随机变量的概率分布. B0 C9 w, F$ g2 O2 X  x3 E4 p
均匀分布                 随机选择        
6 E0 Q/ |! \$ ~$ T/ O指数分布         * n- X2 u+ {( K' R  o7 Z
1 D3 e: z- _% o; [/ U8 U' Q( S
        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2 Z4 H. e# C  ~- j
超指数分布
5 E+ A5 E! L& i( W* fHyperexponential         
3 H4 o; u/ {7 w0 \. n6 }9 c9 n0 `& ]/ r
        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        
+ H! x: \" O, x正态分布
; B8 g" L! @( I* B9 }. FNormal                 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）。        
$ N5 Q+ }$ E( b: SГ-分布（伽玛分布）
; P, c$ ?8 e8 ]Gamma         7 j# h0 B9 B) S. ]! D  C
其中
4 [, o% i* Y/ t; }+ O且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
  f1 k9 N( E' `2 c3 jt=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。        9 y7 a, @7 j/ d! w+ e- M
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 3 O- q& ?- ?) @( `) Z& F9 D

: N4 C5 t8 B0 O7 S, G
8 ~5 N* n; {, O    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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