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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑 . E6 ^5 M' K( M. {5 ^1 w- S
+ Z6 _6 ]9 ?, M' _6 l5 P) Q分布函数表达式7 p) h4 p4 V( Q0 _( m% d: o
) x1 X& |: a3 L分布 公式 意义 特性
2 Y5 u( t! j; @离散型随机变量的概率分布
7 r1 ^3 E5 p9 l; |6 z8 Z: A" d' Q2 ^1 h; P伯努利分布- L/ c3 \9 d; ~' x4 X
Bernoulli
5 G3 {! a3 [8 J9 L 又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数 # K) Y" u5 ~! f, B
二项式分布6 T6 Q7 f" i3 P4 a; V* H
Binomial
4 ^2 J+ Y1 {0 a ~% Y 表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数
% `; v9 F" v% G" |负二项式分布 ; o# J: j$ p9 R1 |6 Y1 ?- l5 V% m
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 5 K, r7 _0 o, F. T {
多项式分布 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr * n4 }% U( | J7 c# \+ V
几何分布0 @# A* J; `0 `2 ~9 z% x% s
Geometric 7 I. P# U( ^$ f) u
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)$ i- |5 H! w2 i! A! o
超几何分布( }% f+ y" Y) j6 d* d# K2 n
Hypergeometric
1 Q% @( } a1 X" ?% q( u 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。
" p& M2 b& A( K, V: I' r y泊松分布
: n3 Z: L( H6 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。/ @9 e4 `/ z0 a) n
连续型随机变量的概率分布( c/ G8 w- E7 h# T
均匀分布 随机选择 2 D9 @% ` n6 E7 A/ |6 ?* y. q5 z9 s& A
指数分布
/ S6 X0 j0 n( K8 a
) L7 Y. G2 q) ]9 T 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 u9 {, n# {% b7 M
超指数分布
+ p/ e n) \% GHyperexponential 3 K% I9 b1 `$ t, W8 O
, `& {0 f9 x: x4 K# E" S ^7 m 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
5 H% e. Y) b7 O; o正态分布
9 v! K5 h; e/ o1 y! Y' U% |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)。 2 Q3 F6 |( J5 d+ Q8 ~
Г-分布(伽玛分布), }7 Y6 g$ _! o+ ~6 d! r
Gamma # L4 v+ y* ]& t. |. F5 e2 ^
其中 0 b" L5 A" s' G1 U
且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布
# M+ S+ |$ l* U; [# y! [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。
# a5 T5 a3 B3 P% C常数分布 非随机,主要用于爱尔朗分布的分析中。 |
zan
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