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【笔记】分布函数表达式

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发表于 2009-2-5 21:33 |只看该作者 |倒序浏览
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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑
3 `* T$ I& P* k! |! Q' f" v$ s) e; V) C( `/ G  H$ `
分布函数表达式
! S, i) Z8 g4 y' M" j; d
. q/ ~5 [  k& h- c) |5 \+ V分布        公式        意义        特性
8 e9 S0 s  J7 l, c# a' G% \离散型随机变量的概率分布
, D0 Y/ y; W8 U$ |/ `( F伯努利分布4 S& S- O+ ~$ J
Bernoulli         
" S  \/ \: {1 X1 W3 t: W3 \        又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数        
/ g5 l$ b+ z; _3 W  V: Z二项式分布
* d# o, C$ m" b! Q0 o& |Binomial         
+ Q5 w3 p! y! \' g        表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数        / X3 Z/ C, {: S
负二项式分布         
, W' {8 k0 _+ W- ]0 y# 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        ) E& F$ j# i' n5 R- p
多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr        
8 @* L' j. a! O6 T3 h* _: g3 b几何分布7 C- l9 J# Z6 j; x: I
Geometric         6 W7 u$ [$ V1 E
        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)
7 E/ B; P4 ^( W, r4 S9 y超几何分布7 E2 O' X# f' |+ V( y+ ]
Hypergeometric         
/ E, m1 }/ ]  a9 i3 I9 Y6 j1 J3 P7 @        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。        # x2 {0 c1 Y, Y, X  t9 F% y
泊松分布
9 N- |: J; {  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。& @2 e! b! @' _4 m
连续型随机变量的概率分布
- Q5 p4 v) f2 l: d* U均匀分布                 随机选择        
$ I) h6 W* Y" _, v指数分布         
  K5 g* r0 P4 w4 F; F5 B
9 ?# ]. E/ ?: d) Y! z. @        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
# b& X& i9 i/ s- [* x! B超指数分布7 W, Z; M# j2 D
Hyperexponential         , U! X$ e) A- B8 r; a# U6 \% A. B
: v9 t- b) l4 U
        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        # m7 S) x: [) s5 V2 Q. _
正态分布* a9 z. t, V& _/ L6 y; {
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)。        
7 T) G; f; s5 ~. Q6 ^+ U# eГ-分布(伽玛分布)
  Z" j! T+ Y2 q5 ?* W2 k! t, tGamma         
7 F8 L3 Z& R0 p  l, R$ u其中 8 z/ \" H  _) |5 I1 G% E% O  u
且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布
" Q2 P5 q  \. l% S: Lt=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。        ! E2 P" X& S% y0 x& a# M" m
常数分布                 非随机,主要用于爱尔朗分布的分析中。
zan
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