【笔记】分布函数表达式

060102240212

- ]- ~$ `  H# c
- }0 W2 g5 l. x7 z2 X# n& b分布函数表达式
  A& S! z4 |. I/ G- }( w
分布        公式        意义        特性
, e  F! N) n% x0 H! S离散型随机变量的概率分布
- U* r. n& W* |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        
( p3 R* c/ n7 W+ A! m3 a1 k% B二项式分布
; _6 c& }3 ]! V+ f* N/ U5 i) B$ YBinomial         
        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        
; _- [! t9 t: d* [4 l2 M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
9 ~+ Y3 U( L7 N. `- _! @Geometric         
; I+ L0 H1 b% ]7 A- L9 N        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 }# ]4 N超几何分布
' m+ f- {+ ^/ T5 A' |% `! g. vHypergeometric         
        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。        
3 ?+ O$ N0 b. \" W5 @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。
连续型随机变量的概率分布
: N- b# j& @7 D" w+ j均匀分布                 随机选择        
指数分布         
4 a9 n8 g3 `! L
$ v2 S% R: c9 y! q; [) U        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 l/ Q9 `9 W2 U. G        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）。        
. \8 t, Y% ?! k) LГ-分布（伽玛分布）
" a. {9 A5 Y0 XGamma         
其中
( b7 r2 \* {5 I8 O1 U9 q0 O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。        
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
. T9 e6 T1 j$ s) m
8 z' R6 Y" I! f4 ?) f4 [
# C( v7 z* U: V: Q1 Y    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