【笔记】分布函数表达式

060102240212

分布函数表达式

" k1 o. ?. C' I# @3 V" j分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
. J- M9 ~7 d0 j; u; F伯努利分布
# b: ?* N7 b3 K; F( r- ~0 WBernoulli         
        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
. D# y* M4 Q8 Y, F9 I5 D2 |二项式分布
& {$ G& v. v, k: MBinomial         
, l; K6 [0 s0 ]1 j        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
负二项式分布         
3 _1 \  h  h4 @4 ^, E0 [        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        
) r7 {5 A% j8 O多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
几何分布
) X3 H9 }- \7 X% JGeometric         
        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）
超几何分布
Hypergeometric         
        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。        
) c  X4 L# e5 S3 Z" P8 a泊松分布
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。
连续型随机变量的概率分布
. ~' i" m% }; X0 v3 i: Q: H* P% r; o均匀分布                 随机选择        
) O" B. a& u' U2 i: Y. A指数分布         

        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
) M+ X- N* l, Y& X5 Y, a- Z" D: x超指数分布
9 h2 E1 g; }  u/ dHyperexponential         
- D; g7 c2 M4 b4 s: r5 j
0 U5 u/ W  e) a6 X$ J& s6 g2 B        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        
7 R6 H& |1 e8 D  @: E正态分布
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）。        
Г-分布（伽玛分布）
Gamma         
/ j$ H. p) G0 n6 G其中
/ f% i! q$ n, W8 {) l+ Y且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
3 _/ H$ M( E& {& b- V, At=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。        
常数分布                 非随机，主要用于爱尔朗分布的分析中。

zzr

好东西，顶一个

zhangweilong19

好东西，顶一个

njumrl

dddddddddddddd

mathjiang

这次MCM有用吗？顶一下哈。

wj170601026

或许会用啊

晓雨夹雪

顶了！！！！！！

ather

这是常识吧？

yangfeiairplane

ha, i have no money

hellobaby6

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