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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
9 s) G6 w6 Z% F3 c' [( o! g9 k3 u
分布函数表达式
4 W) h' v1 ]& ]% k7 {( L1 \$ n. Z
分布        公式        意义        特性
6 o5 K0 h, d1 I. E$ S离散型随机变量的概率分布4 o) Z8 D0 X: z
伯努利分布
: m9 b" K0 ?6 z* [; T8 E" tBernoulli         
4 [$ V* |% h% _- K        又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数        
0 Z( S1 g* x; k! r8 J  }4 ~8 a5 R+ ^二项式分布
( D! W7 i" F% x4 l" l* j8 PBinomial         8 _# y8 I% L) O5 B) \, n
        表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数        
# h8 R5 d9 Z9 b+ n2 U6 U负二项式分布         9 H+ U2 Z: f( ]! x& ?
        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        
% r# J, l( d8 n/ {多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr        
0 h; i6 j0 D4 t. F% z几何分布" m2 c- S* z8 l! Z7 d
Geometric         
2 a, f( x/ Q0 }) T9 E3 A        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)
" d% Y1 H  H% M3 ~8 }9 @, q超几何分布
% w2 E( c- A: u$ |' C" B* m3 v9 PHypergeometric         0 L5 a- {3 J# v( y$ x& ^5 F
        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。        : z* ?( m) F: s: E* F( P& f
泊松分布7 o/ T5 F. L- E# V$ ?6 ^2 M+ A
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。0 S4 z3 }1 T# l1 O. W! m5 c
连续型随机变量的概率分布
/ z9 O! d7 G7 O均匀分布                 随机选择        
1 I/ x- w) T# P2 l& S5 g: e指数分布         , N8 O. t/ O* }" J$ H

" h( A6 G8 Z  h/ A0 a# V  @        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
2 f, n5 v! l! i" N. U超指数分布
4 n, }) Q- T* ]- gHyperexponential         * K- x3 G: u4 O+ N3 e" ~
/ H8 I+ q  R% R# w9 K6 p
        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        
( x0 _. r0 m- L2 _+ q; O/ M正态分布
0 X2 p% Q4 V6 N0 w: h" |# 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)。        , s4 v5 b7 U) S: k
Г-分布(伽玛分布)$ G( U% L% A, V1 C& f& s
Gamma         
, I5 F, x' i# X+ e其中 & I* B4 ?' P; V3 R7 G0 \
且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布' W' T( V8 T, m8 \$ z
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。        
6 ^5 _1 z0 m8 `8 C2 P& c常数分布                 非随机,主要用于爱尔朗分布的分析中。
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