【笔记】分布函数表达式

060102240212

" f" g* L% o- X分布函数表达式

分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
: V" w8 g2 l* P. a( E; q! W伯努利分布
Bernoulli         
7 p. \3 S2 K$ J' q" [2 s        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
% j1 t+ U5 t# Z3 F* D. w# [二项式分布
9 X6 F) [$ K7 s  nBinomial         
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
负二项式分布         
        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        
* G6 A. R5 ?2 Y" R0 }多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
4 \$ S. `- f2 Z* X1 {几何分布
Geometric         
        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）
- F8 `; v4 g6 B; K; |超几何分布
9 G8 I& h1 X6 X# WHypergeometric         
        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
' J! _# ]% t/ APoisson                 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。
  p) i7 A* ~  [. T" n" @连续型随机变量的概率分布
. O+ u* P& e2 P均匀分布                 随机选择        
指数分布         
# _% Z  A  j+ q
# A0 n, M, Y$ p" Q% M/ q        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
' `: E/ `9 M' T: {8 X超指数分布
% E+ b  A7 N3 M* _Hyperexponential         

        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% e1 p* i2 `* @1 y; i1 E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）。        
; D! A0 Z* L, Z0 x9 ~, s# FГ-分布（伽玛分布）
Gamma         
" M2 [0 d" y, C- a其中
5 B; B% e% K) h- R8 }2 k且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
; Q4 D3 W9 m! N/ O  Mt=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

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, u! |1 o0 G& x$ Q* P# Q  b

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