【笔记】分布函数表达式

060102240212

+ E  k4 C" L! O* o
分布函数表达式
0 i, Z; A4 b1 M- h+ N
# @1 K& y# }9 S$ b; w6 ?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        
二项式分布
Binomial         
# @6 g( E9 M5 m6 @        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
. D& |# d; z9 D) C  z6 m( R负二项式分布         
: [* J1 m0 R4 f; R- _2 k' f5 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        
  J: b2 |' N" O. {8 [4 u: w) u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
Geometric         
" g% E4 z; x* s4 T- g0 h        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）
1 T7 s5 O: r( d/ V4 k, l- C# l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
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。
- E' X6 E! \) h! Z4 P1 ^* }连续型随机变量的概率分布
均匀分布                 随机选择        
- t; y8 w* C9 u指数分布         

+ i' r1 g& v$ o3 `% A' h" U        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
% N# D' [0 a- T9 W" g$ h5 S, L超指数分布
Hyperexponential         
5 U+ X8 a/ N( H3 [
& S8 }2 j1 d, z- t        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        
3 {8 }: g6 ~7 @7 z1 j. T* b正态分布
7 l3 k7 B# H* ^( \# v' I7 C5 nNormal                 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）
7 V6 X/ W' I1 [( n; DGamma         
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。        
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

回复 1# 060102240212
, P! p  N" J* }0 Z  Y
! T# l" P+ R2 _8 [/ X5 U
2 v5 `. S1 O% D. q    还可以