【笔记】分布函数表达式

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% J9 f- m  L9 ^8 U% [% O7 p: ?
2 p5 q, M/ A' k0 L/ v; r3 Z分布函数表达式

分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
伯努利分布
Bernoulli         
        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
/ m1 J" X9 e* {2 I% X5 C* L二项式分布
Binomial         
        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         
        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        
1 O( I3 @. B0 n8 T) @) g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
. }# U/ Y1 @* B0 p/ I& jGeometric         
* Y9 ~% h: F7 f7 Y0 U( x5 P        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。        
泊松分布
7 l& q; T1 U" L$ a' y; nPoisson                 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
均匀分布                 随机选择        
5 P3 g7 |  t" T' X% R. I5 b& d指数分布         
6 \6 `3 d/ H  F0 h. M$ F
        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
( l( u$ `) j8 x) n超指数分布
Hyperexponential         
4 a! W# T9 z$ j- {/ b2 c9 \1 L; z
7 c7 o& |$ l8 t6 {        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        
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）
% T, f+ F7 d0 q; hGamma         
其中
且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
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。        
7 z8 p+ p# }  B0 m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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