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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑 # O& B3 a. ]; v0 q2 N4 A4 W
; g+ c4 A7 M4 S& B2 g分布函数表达式
! O% S! N' W& `" B$ g
, X- B6 }) L+ G' `+ v: f分布 公式 意义 特性
6 M) r+ [7 A4 V5 b* J7 {& j, b离散型随机变量的概率分布
( n5 y9 V" e- i6 n$ s# R伯努利分布
; P6 O9 n4 n. l) `2 K/ e8 BBernoulli 1 ^+ v. z4 @ F4 Y! ^1 q9 x8 ? Y5 b
又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数 ! |) l! P7 }5 P/ [
二项式分布, c2 U" G) G- r: T3 G
Binomial 2 M3 R' T1 P- o4 x- ?
表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数
; R8 n% Q2 [: h$ u负二项式分布
+ `" E& E$ W& [) D) Z: F 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
& U" i! R5 A! A, W( d5 W1 L多项式分布 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr
+ M/ p& m) E% O4 F! f7 `2 Y4 H几何分布
" f$ L4 A& D3 R& WGeometric
8 Y( X/ T& j6 r, l4 `- `( y 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)
& R1 ^; N5 l5 B9 u% \4 I超几何分布) u# }& M9 @4 e3 z1 J
Hypergeometric ! B# l5 X# V `% K+ n
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。 & I; ?9 S% X& [2 I# `& W
泊松分布
- q7 _$ |3 i X/ ~2 w) e+ iPoisson 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。
3 y P- o3 o' b Y' @连续型随机变量的概率分布) O {- p; u" D
均匀分布 随机选择
# Y8 t# N c; B2 p. l8 h `* f指数分布
1 f, W" O/ S6 }. k4 x& ?6 r) o/ |1 e$ P0 \0 h: g2 B/ ~, o( w2 v4 @; J
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4 b, `7 o$ y' G
超指数分布; t/ L* W* ~! L5 p
Hyperexponential
, }" g" V# I# a9 A1 D
+ `6 p! S/ N7 i 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 4 M( }1 U4 c q, I
正态分布
9 f6 J" i! w! a' U4 x! X0 L8 YNormal 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)。
J4 ~% U+ O3 _/ b9 N) AГ-分布(伽玛分布)% Z* A( H! ~! Q6 g
Gamma 2 B& r& X9 K* q7 c* `
其中 . I- _" Q$ d! |2 g
且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布4 C M/ J3 D ]- u) [% J
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。
- b0 L: s, \" T3 Y1 H3 ?9 {" r2 P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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