【笔记】分布函数表达式

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2 h1 J' V" k: c/ v. N6 a
& R- y& _  B% p$ {% T分布函数表达式
2 [# x0 c2 ?9 K
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
1 \& P/ e  v! e" t, F0 {% ?: P1 F* KBinomial         
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
# r8 G6 q  Z5 z9 g, a负二项式分布         
6 N# o# i2 I- v        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        
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
0 B) o6 s! ]. ^, e) eGeometric         
        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
+ X- u! G' c) ~5 iHypergeometric         
        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
: F, |$ K& z4 x; mPoisson                 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。
9 d+ u! Z0 t2 M' \5 C: F  v连续型随机变量的概率分布
, q9 r% o2 P* k' G+ @$ }' X$ _均匀分布                 随机选择        
' H) l: P" Y  c' K指数分布         
  |! R- ^* v. n; C4 r1 t
9 X* b- q+ m( e! W        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
, F" P! k! m$ e2 `4 ^4 l4 ^- C超指数分布
Hyperexponential         
2 Z9 f- ]  \. F$ q. `
        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 G# s3 `. y' `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）。        
Г-分布（伽玛分布）
Gamma         
2 H# ]/ q: |( j2 c( U# u( o2 B其中
5 m7 w" @1 r/ v* T3 t# b2 l且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
8 {1 R! r+ X: {) ~2 gt=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。        
. e  W' @6 C# G* T* L" T) t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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  K3 k5 }, v8 G    还可以