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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
8 L$ S; L& M  _- Z# v5 G
. x8 {9 v; B0 w% k4 w6 u分布函数表达式$ ~3 n+ j  ^$ B3 C! q

5 T/ B" r5 g4 n5 |' {, L+ K分布        公式        意义        特性* Q( N1 w; M0 c1 ~+ z4 D
离散型随机变量的概率分布; Y& a: U! B8 ^
伯努利分布' u; ~( P1 A: A. |% E  s
Bernoulli         
0 \  R; a6 ]" }8 {; p4 V+ J' t        又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数        
" W# j2 k0 e7 S" o/ u$ |二项式分布  D4 W$ I) [( Z  x
Binomial         
2 \* [! l9 q. F0 W& `. S- w" j        表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数        6 ^# E' P: n! S* n# [5 o& C
负二项式分布         + S1 G9 N( }* e
        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        
% Y8 o9 e8 Q* A- K# f多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr        - j: v. F0 `8 e' d1 ?" \; G" g
几何分布6 R; B0 s" F$ J" B; r
Geometric         
2 u6 v6 {$ M1 o$ ^5 S) G        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)3 B. r  Z; H+ {4 }$ X
超几何分布
$ N. D5 j1 n# \, x) y9 _" `6 _Hypergeometric         
) s# m# y! J9 \! ?  O        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。        
1 N. G1 w* Z9 h9 a5 T- ^; B8 Y, n泊松分布
& ]3 d" k/ U& y8 V8 H5 D1 J* MPoisson                 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。
' X7 ]3 d8 }8 h- i) L连续型随机变量的概率分布# j7 q* P. g' Q  i3 }
均匀分布                 随机选择        , @% n) Y1 Z5 J5 X4 Y, ~) a1 ~
指数分布         ( z5 [$ C  I# \0 C1 U, I

- P$ ^& {! C& z! l- u        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
* @0 g5 g2 u: ]/ R( h/ d1 Y, u超指数分布, {7 E2 \  X) p# `
Hyperexponential         
1 o$ J2 S+ {$ i! z9 ^& E/ h9 J# @( e9 i2 f: t
        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        ' B. }% ~: @$ J/ N
正态分布' G3 {1 s9 Z0 `% ?
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)。        
1 y, R  C" i7 R5 ?! a0 V9 |  NГ-分布(伽玛分布)
6 u' H7 g1 s0 N( F! F+ U( ^8 sGamma         1 K# O; P- U1 D1 a, M
其中 - V* g5 [% _+ a. {0 s% J
且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布
' n/ M# k# e- R5 i3 `0 ^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。        
% H' N+ X  u3 @# q" o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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