【笔记】分布函数表达式

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分布函数表达式
2 V$ c+ {. b: F; U% d: v5 `6 l
6 A" M8 A( x+ X  t9 [+ s9 O1 m分布        公式        意义        特性
: C$ u3 t6 x# B离散型随机变量的概率分布
! _, ]$ R. d) K0 @6 U; _伯努利分布
# |# M, E. G. z2 \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
& O# R. b7 L! cBinomial         
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
  k! Z" `/ a" y7 k7 U负二项式分布         
8 k' Y, M( F( t        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        
% q0 l3 D$ W9 {( Y2 I. m- k& {" {多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
8 @3 C1 ?" q$ g2 |; ?几何分布
8 b3 v7 o4 T& h- b/ CGeometric         
, S) C2 g2 g  f; d6 I! o6 v* f1 `# R        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
# v1 `& ]6 r) M0 d) jPoisson                 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。
# c. r! Z& \( O5 I. k连续型随机变量的概率分布
* S% z; G0 p3 z' p" R$ O& I均匀分布                 随机选择        
指数分布         
% r2 N9 G1 ?. ~& w" O# ]! u
3 D4 O( C7 p% {7 @        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
/ |+ z- C; ~# V& Q  }% R超指数分布
; M, Q. I9 ~2 g0 ^8 pHyperexponential         

        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        
& f, }! F8 v4 r5 ?6 l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）。        
( T* Q( ?/ Q' g4 v5 b6 NГ-分布（伽玛分布）
Gamma         
! u7 X4 `2 L! U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。        
  k8 f) l% A) T5 x! N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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