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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 . L* |* }3 N( m2 R' m$ A3 T& ~1 ?8 ~
) p' n' }) `! z" h/ L/ X' s
分布函数表达式- W# F  P* ^8 A7 e
* {) z& i& d  q) n$ \
分布        公式        意义        特性
1 S8 W  U3 Z5 l离散型随机变量的概率分布( d# v8 I" z$ E5 L
伯努利分布
; T& J! e2 j1 ^) R! r8 |Bernoulli         
3 G5 X5 r; W0 h, \9 @% G        又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数        
: O* {0 E6 e! [5 g; o; [8 J, o( t9 }二项式分布$ k7 h4 J4 r" |8 [) h2 l
Binomial         1 X# Y/ q3 @' J% f. z; m' M# R: `
        表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数        
( n" F6 @9 N8 k# ^负二项式分布         ; f3 b  b4 p/ H$ Z
        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        
: n8 g! t6 L  h# @多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr        % v) T' r! F- }( e8 s" l
几何分布
+ l/ S  I4 H  w( }1 mGeometric         
' S$ w; Q% ?# U$ R& r        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)
4 O8 V7 e2 `/ s" n7 V- m( S8 @超几何分布  X1 Q" S9 B  K& a5 U8 M' O
Hypergeometric         2 d! i: J% C; |8 B+ 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。        6 |# n2 s0 D7 f/ }- Q0 O; E% D# `
泊松分布& M" R9 @5 v% h  D" }# c
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。) `1 j! f% L' p6 u( I& m9 v8 N! I* L
连续型随机变量的概率分布8 H1 w8 k5 P% e" O* o0 w& N9 m
均匀分布                 随机选择        8 A1 S; m3 I# z# `, j; b; z
指数分布         
5 }- J. _# M4 C# |
. v; z- C4 p$ _3 z/ L        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
$ r$ v. M' o+ c* p0 Q超指数分布
6 n/ x- A; M! O$ h( }- xHyperexponential         
, b$ @) ^1 E: c. y6 @& Z6 M
. h; Y/ A, Q4 ]+ n3 a/ 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        - M! w% G* |4 l- d3 p" i) Z1 V
正态分布
: u, z! Q! m3 E* v  UNormal                 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)。        
, d" N9 ]$ `2 X) k/ uГ-分布(伽玛分布)
# F* ^- x# [" V+ D1 PGamma         
- v/ p; ^5 c7 Z( t3 H其中
& n3 T; x3 S. R! t8 l- C$ C& s  z且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布& O. p" Q4 s' U5 Y* \' J
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。        
. X  @2 B5 e, s! Q0 N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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