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【笔记】分布函数表达式

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发表于 2009-2-5 21:33 |只看该作者 |倒序浏览
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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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