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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑
) P: l& ~( n8 ^% K% y' L/ | K6 C4 y
分布函数表达式
4 Y# ?0 a, U, N M" q0 P+ V7 H8 T2 D# C. o+ z( U( W. T
分布 公式 意义 特性
& G9 T8 d" @, W; o. w& e" U3 ]离散型随机变量的概率分布
8 N$ W" \. I& A# c4 X伯努利分布
! e. r1 A1 U1 T3 OBernoulli
3 b3 C( T. {, L: R7 E$ R 又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数
8 w) H; |' u2 i1 B8 U1 `二项式分布
/ [ e* m Q/ E. ^, lBinomial 2 T- P$ k! ?$ m) o" o# W: W
表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数
6 k# q" k! Q# U6 ?% s a$ k& C负二项式分布
; a$ N6 _5 a; M0 v( t- ?* m0 _ 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
4 Z/ i+ ~# K, O# t多项式分布 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr
6 R* J4 U+ j% X9 l' m) ~* |几何分布
; V" f f$ a' Z" ]( [$ e) JGeometric ) b3 d Z6 h, S5 N0 [2 A
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)) T2 U5 q9 p8 u" Z4 t8 f
超几何分布
2 q8 i& U* ]- R' a6 W) A$ N8 @# ?' sHypergeometric 5 D$ w( n. _4 P- ?
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。 & G, w3 a' G8 z* @
泊松分布
) ^+ g N4 V9 WPoisson 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。
@+ q9 Y4 n# C% g连续型随机变量的概率分布& t6 @, s) d5 z
均匀分布 随机选择
0 y% ]( A1 ?$ }1 B% ^6 _1 U指数分布 ( ~. x5 g( X+ |' q0 Y$ H3 M6 K
P0 X$ d. c: 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9 [* ^$ ]+ @8 A
超指数分布( s/ y* P* s& n* |
Hyperexponential
' |; j* F4 t) Q5 k% Q; _' ?# w4 I
; B4 d0 I7 h% ?; t/ G Q& 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
- D$ c& K( q2 U1 [3 ?; e正态分布, y9 {- a7 J( [( E4 S" B8 F; i
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)。 : t- k! A. |9 \# V6 d
Г-分布(伽玛分布)& k3 }2 D' {% @5 k1 B
Gamma / C. y4 {! u6 @5 d& y" O
其中 2 \5 v/ z9 w* L) x+ N% k
且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布
- c: D+ y! \6 i) ~* ct=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。 / u$ N l# ~1 v3 F0 r
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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