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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 2 q5 z- M* S# c8 ?- k
+ e; q% k/ k; s" w: K  P/ W2 R9 C
分布函数表达式
! r2 I; i3 w% m2 k- ?2 {7 y% H, ]" [" c( z
分布        公式        意义        特性
2 A$ L" A. a3 f0 N1 B* [3 @# K离散型随机变量的概率分布
4 I1 W; ^! G: x" S9 [* a  d伯努利分布
* w, J" [! W+ a. e- w! C0 uBernoulli         $ ~/ ?; ]1 S0 `3 S( 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        
# ]# j+ e. `9 M) }二项式分布5 W8 ?0 A, C3 H- [$ M' V5 |1 R
Binomial         / x& A7 d- F/ {! g  }/ [1 S
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        3 x0 K1 H) @5 ~* l% l% R
负二项式分布         
4 N' _# i7 E" F, {; I        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        ; H  y: n6 P5 d% H, O* u
多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
: W! \6 _" Q. ]6 L- p$ R' i几何分布
  B( H4 [" n7 ]: X9 p  `( sGeometric         
8 ]* z. l  v# K7 E1 |        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）
% T) q+ j  M* [8 Q& s: {1 Y超几何分布/ B9 G( l# B' e9 Z4 Q# V- Z& f) }
Hypergeometric         % D& K+ l; O. u  r+ R, Z( [% v
        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。        , S3 ^" m2 n) `
泊松分布; a: S7 ~+ r6 g
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。* X; m) n5 t+ {
连续型随机变量的概率分布
8 P0 L4 m4 r" W2 f, d均匀分布                 随机选择        9 |0 @3 Q" N" p# Q- k) [
指数分布         
9 A# N! g, c8 Y. i' B
$ F) T+ x# F& T) b8 {        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
% u+ }9 r$ ]& x- }6 i超指数分布; i5 Z4 t9 ]: {# s& F6 k6 O
Hyperexponential         # o& G: B$ `- ]6 |2 F, |2 Z0 P# u$ [
7 x2 R+ V  A) i: q* H) x
        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        
: _$ @8 k4 W  C6 ?( m正态分布! l/ k; I( T5 j; U, d
Normal                 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）。        
9 G2 S! Q# V# M6 H7 H# }Г-分布（伽玛分布）3 ~- B0 q- Z* G! P& u
Gamma         
; y& i) Y& V; w- F9 \, |$ a其中 8 U/ i) P: [. w. O
且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
: N' M0 l, D8 \3 f/ O9 n2 `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。        
8 D& x4 k, i% P: n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 / R9 m0 P$ C% R- h6 a
: `9 }/ u3 t8 h* K

$ x3 k8 s; w  o' S; l( W    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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