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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑
6 s5 r: O3 [5 ]5 V) I; P0 @/ I9 ]' O0 c( l+ f! }5 v; g: d' {
分布函数表达式) Q8 C, z9 g, @. i: b' d9 b" C
3 j+ v7 e9 W" I4 M8 E
分布 公式 意义 特性
4 Y/ q- n# `% @) K离散型随机变量的概率分布
1 f0 r: R4 b* n+ ^1 t, D0 ?: t) _) B伯努利分布
0 C: t4 L3 F6 `Bernoulli
8 M+ I) M. b# {9 m4 s" f 又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数 # p& i# K7 ~) z& g9 y/ Q
二项式分布
( G G ?4 ?' W3 d: k% M4 ?9 Y+ {Binomial . }9 m9 p) F/ v- y
表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数
p8 H% M7 H" N% g3 ]1 i5 B负二项式分布
! }' e5 a3 |. C$ {. v. y 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" l- G# N
多项式分布 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr 9 h# T5 J8 ~3 C4 J
几何分布
! x. U9 V: q' p9 D/ ]. Q$ WGeometric 8 N% I4 O% t. T% Z( @
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)
# ~2 q! [( [# r超几何分布
4 b3 U% R' Y- v2 q* [Hypergeometric
% h2 u& C3 k9 z! L6 h( d 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。 $ Z$ h8 D/ ~% c" [# F* n' v
泊松分布. b, ^5 K5 m8 R4 _/ B" L
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。
4 ^4 t! v! a5 P# p连续型随机变量的概率分布
4 {3 z6 D0 _9 Z2 c* _( p均匀分布 随机选择 ( {+ u% z1 \/ Z e8 A& M/ t1 m
指数分布 0 e5 z: f/ G8 z! Z) Z/ v8 a
% q2 V- @9 c' J, T& s, e 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
5 |; F, c- C# F0 g) C" ~超指数分布
; Z* N! U# S5 ]- b% b1 A( P! WHyperexponential
- Q k0 R5 l* d2 v" c f; z, Z' p: a( b& a
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
" B, [) w: K$ b" D- S( k- d* P2 w正态分布
$ ]: t' T$ o( A3 T# INormal 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)。
$ p' j8 Y6 N+ Z& D5 {* qГ-分布(伽玛分布)" B" o' e/ Y s8 v. j! Z" B& \
Gamma
8 M& v& u3 y7 v( R* ^其中
" v$ U. s3 p; `7 S5 U$ r9 R且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布% [, s& \0 ^1 Z" h) {
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。
5 v4 y, {+ B% w7 S. L g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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