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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
# ^& n. w8 u$ F8 M7 \5 |
5 ~8 r7 t, X0 f分布函数表达式
* p% c1 R, H5 ^
4 t1 ?" T6 Q" S$ Z1 V分布        公式        意义        特性
. x7 o: [( F3 ]; U7 j1 M2 G离散型随机变量的概率分布
" _: P; o2 d# u/ Q, [伯努利分布
9 x- }- Y& {$ L2 j; F8 ABernoulli         $ d. t" {% }! h- A6 x! X! v
        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
: y( n! O5 G$ o  Z: f& f" R! y二项式分布$ M: ~7 v! }  E- Y1 a7 [
Binomial         
: j% g) h7 f  f) Z        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
9 ^. S3 r! i; `" v' ]* w负二项式分布         , j' L/ E: U) o: U
        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        $ b& Z. Y! L2 p+ e# I# ^7 j7 d! V1 K
多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
6 F9 U% q. p9 _1 p, H+ h" u几何分布
2 L3 ~/ U9 L! k! I) Y3 s: G: G" EGeometric         8 G/ Z$ M2 ~4 f, t9 |% |& r* 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）
: q5 r6 A7 u, O; ^" M0 w) j超几何分布
: e# n1 x2 y3 H1 [4 LHypergeometric         + A- X; A# c, H/ @& W1 Q2 u# U! l
        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。        
6 U% _+ ^% W, _/ @0 @# g泊松分布
* m5 q. i4 L7 c& l0 QPoisson                 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。) l* b# |, j; A
连续型随机变量的概率分布- ]6 T, e( P9 u; `; c
均匀分布                 随机选择        6 q/ D, B. l' ^, i
指数分布         % Z$ Z  I! p! \6 ^! m

3 h- S+ n9 ?( y7 [% P, b        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8 E2 q# {( B; ^( m0 U, f$ t; b
超指数分布( `7 R. x1 x5 @/ s* E
Hyperexponential         
  B, n. e% j: r3 `5 K) ^
, v% _; g" X2 Q5 g6 c# 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        
0 z, g2 L7 n' e3 c0 k- {正态分布
1 v& z1 t9 e8 W% tNormal                 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）。        , t* [9 [$ C& e
Г-分布（伽玛分布）: ?* Y4 ~! t& t9 ?, e8 T
Gamma         9 H1 R) e4 w* b
其中
) M2 G0 N+ T8 k, p, o) \且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布6 w' Q" ^1 |/ ~+ S
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。        + g0 l0 ^1 ^  }) G# B- ^/ W
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 0 e3 R6 |& X% F! N2 b5 W9 h9 u9 B; P

# S( D. z) ~9 A4 ^
2 U7 e, W+ S3 z) o! O5 s  A% G    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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