【笔记】分布函数表达式

060102240212

/ ?1 f3 {4 v4 X! l% }! O0 Y' K3 t- t
分布函数表达式

分布        公式        意义        特性
% ?* i4 p* T+ Q离散型随机变量的概率分布
伯努利分布
0 w  R/ ^7 N) {6 {Bernoulli         
& i# J  I$ n( a, R3 Y        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         
& W( r/ e9 |! @  ~( b        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        
+ \. V/ C$ J, n3 p2 u8 j" N多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
" n! a$ A2 ]2 [; e0 E3 v/ c几何分布
Geometric         
6 z# C* N( R$ q& _        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）
0 F1 x/ W6 Y! j9 |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。
' f; E" @; S0 \7 ^连续型随机变量的概率分布
均匀分布                 随机选择        
指数分布         

        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
超指数分布
Hyperexponential         

8 M1 R8 y: d# Z        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        
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）
  v  n; v5 g# mGamma         
4 ~4 l  [- u; G6 g+ ?2 [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。        
( }5 x9 {6 D$ l3 l7 @常数分布                 非随机，主要用于爱尔朗分布的分析中。

yansichong

谁能告诉我泊松流是什么东西…………

hellobaby6

回复 1# 060102240212
2 Z! R4 M3 |6 Z

    还可以

yangfeiairplane

ha, i have no money

ather

这是常识吧？

晓雨夹雪

顶了！！！！！！

wj170601026

或许会用啊

mathjiang

这次MCM有用吗？顶一下哈。

njumrl

dddddddddddddd

zhangweilong19

好东西，顶一个