【笔记】分布函数表达式

060102240212

% P5 t, O1 @8 o( O5 P) G3 _: O
分布函数表达式
/ q0 C/ v- x, p5 c4 S1 N( J: o
% i& t6 K8 ?: |5 Z" l分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
伯努利分布
Bernoulli         
! B, c( }5 q# V& K$ C- _; d8 q        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
Binomial         
        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         
4 \' H4 N2 \( y        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        
6 O3 D1 L# @4 s2 l+ t: [2 L# K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
Geometric         
        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         
/ k( n/ u  Z6 v2 X  y* d8 p        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。        
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。
) i+ W/ u% L  H6 [; C连续型随机变量的概率分布
0 |* O! i: n2 }* v均匀分布                 随机选择        
指数分布         
* X' f& p; u! n0 K. |: _& B
( K7 w. Y( c" W/ [# P        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
4 W+ F: I. U+ D6 ?/ m& G% a1 h超指数分布
Hyperexponential         

5 B  k8 L- k2 r, z; i5 {" 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        
正态分布
& T/ G: P# t4 Y( X6 L4 INormal                 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）。        
+ z3 i9 ]. b- ~( s+ t" z" w* `0 q+ FГ-分布（伽玛分布）
Gamma         
其中
且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
9 \5 Q  ?1 I: c: j& Lt=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。        
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
/ v: {* w% g. y  j( b% j
4 y2 y( [7 S6 K( Z, d  y8 d8 L
, z; y+ V' `7 U% M    还可以