【笔记】分布函数表达式

060102240212

3 `4 M, y, c3 C5 U
; |" H5 s7 B4 y* O, a" ~5 j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
  o2 P6 ]+ Z# V7 C, w- O* p: R  A伯努利分布
Bernoulli         
0 {( i% K2 s; I4 \& v$ y8 f        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         
        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
( O  X* G' j/ J+ h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        
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
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）
( z. {& n! y, ?" d超几何分布
7 `/ E9 a* ~; y. U9 z9 nHypergeometric         
) U8 o$ d7 w& e, @        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。        
/ R* E, E  M4 `- q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。
: k0 V. a' }9 N2 I" I连续型随机变量的概率分布
均匀分布                 随机选择        
- j' S: V$ f+ o' g; y; y指数分布         
. S# z; c) s3 L% L
& D; x% O$ b+ k1 h4 I8 M        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         

        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        
" L7 K* I9 g: \  i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）。        
6 n3 z9 g/ _: @4 l6 f* \Г-分布（伽玛分布）
Gamma         
其中
4 ]$ i8 {: K6 A! g3 ~( f( v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。        
% E- N+ ]8 ]- Y- x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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% P% Z$ `, f& P+ I' r5 }/ }7 A
    还可以