【笔记】分布函数表达式

060102240212

分布函数表达式

+ g8 L( L% Q( D# t分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
/ ~4 v8 s9 o( ^3 l伯努利分布
Bernoulli         
        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
* z) ~% r0 b9 g二项式分布
# \6 F- q: j& g4 u2 lBinomial         
+ q- {5 [7 n4 J/ Z" L        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
8 W+ P. t' b5 t) u& K5 H+ w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        
$ {0 u+ ?2 k" b5 b5 I: d8 O6 f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
+ Y# s% u, N, S# s6 uGeometric         
: V. s8 N% U2 C- o" }. K        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         
        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。        
( J! |, ?% P( H2 X9 T7 i7 y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。
: `: F& b2 r2 C: g0 H连续型随机变量的概率分布
均匀分布                 随机选择        
指数分布         
, c8 T: g1 K4 g4 G* z: [
/ c- I. o6 q6 o2 }  @: N0 v8 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
Hyperexponential         
  R0 W- u; j0 r5 E
! Q/ R! U3 i7 p8 B3 F( e8 z8 e: q        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
" o5 O% h" y$ |' 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）。        
Г-分布（伽玛分布）
Gamma         
7 @5 l6 F9 r. M: }/ s3 r$ }2 x0 |+ g其中
& n, Z) t" U3 v* \( r1 K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。        
6 P& w5 r, W2 j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

回复 1# 060102240212
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  L0 ?7 s( Z0 V3 R) d
    还可以