【笔记】分布函数表达式

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" T! _7 Y+ M& a9 q" h* Z分布函数表达式

分布        公式        意义        特性
$ S0 x: z) @: S* v1 I0 W离散型随机变量的概率分布
" i& i( X5 Y6 |7 m" Q# O伯努利分布
) e) t4 j6 t' c- ^, R7 zBernoulli         
        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
3 ?- b5 N7 n3 j) @: @$ O# mBinomial         
        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         
( B. ?  ^9 }) r8 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        
+ h' w9 m( v' _; x; m多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
9 y' y5 }" z6 E4 g! ?几何分布
Geometric         
9 W# s+ r3 [) M' Q! 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）
超几何分布
Hypergeometric         
' [% J: S2 z1 @        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。        
, j0 U. _+ o. ?, n泊松分布
2 ]1 O2 k0 M  h7 h7 j1 B, q4 PPoisson                 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
均匀分布                 随机选择        
指数分布         
2 S% ?, H; Y, d9 D6 v0 T
: j8 @8 g. ?3 G        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
2 |/ ^7 O# z% v# t: o) ^, tHyperexponential         

        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
* i$ }* V9 k' W* G/ _- y# u7 NNormal                 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）。        
! a/ }) n; X+ ], \3 }/ \Г-分布（伽玛分布）
Gamma         
3 ~9 j; G% G) x9 _: r其中
且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
+ D' y# z! _; Rt=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。        
- D: x% D# |4 N5 P7 f& C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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+ D) i/ @8 x' g& j    还可以