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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑
: K8 }& \$ l) b- K$ h7 [% i- N3 w
分布函数表达式
3 ]" N& a0 u2 q
! `4 ?8 u* V4 |% j) Z( r5 T) _分布 公式 意义 特性- g8 p$ D- P! w6 U
离散型随机变量的概率分布
1 K G& ^- K% O7 W伯努利分布) R- Q+ G3 C5 {8 H3 ]
Bernoulli
! O5 W' I L5 `6 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
* T Z# V4 I2 d$ s E! T二项式分布+ z7 a, p" D& p9 U' s; [
Binomial
* d' f0 M: z& _7 V0 g! F5 X7 m/ k 表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数
2 O- |8 v1 ], \/ Y3 v9 _负二项式分布
) z% L3 f9 @- O5 i6 v4 y: o% O$ s3 b 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 ) e o# k4 m1 G e1 z4 |
多项式分布 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr ) }' m7 R* }, \
几何分布
# c; H5 h& N" j- a6 T; ?Geometric
: Y, ~3 q" X: [7 X 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 ~5 [# Z/ m8 G; \6 ]& U超几何分布
% c% q0 b" T0 K- z; k+ o& BHypergeometric
7 O0 M7 R& V* C# \( U 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。 . t& m3 v5 J! Z9 ?6 }! a
泊松分布8 L3 o. n6 _3 _! K7 R) J
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。
; b8 R& F4 |; X% n* z& ]) @连续型随机变量的概率分布- y7 D& i$ @& @$ q1 o! y2 z9 P
均匀分布 随机选择 3 j* l* G# z! k
指数分布 , T! S Y( O. y" p$ f( U' t
. q$ }7 H& o: Y1 G2 K
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
, A: @& S! S! P8 i7 X2 k; |" n超指数分布
+ O4 k: n3 p' H! L1 s" E2 X" gHyperexponential
% S! I+ z+ X! o! I( }
% G) n+ x* b* ^4 G! F+ M 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 & {' ~+ W% q9 s* L
正态分布
- W' ]7 ?- p! E6 K+ o% k; t0 QNormal 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)。 0 F, i' f* U( G$ T4 }
Г-分布(伽玛分布)' k( S/ {" o1 e! J; V4 y
Gamma
- D3 G+ w) s# P, S其中
4 a D; k+ T5 h: N; q且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布
4 W+ j" \7 p* ]/ a$ Zt=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。
3 j! J0 U$ \3 G" D' k+ ^! Z, A& Y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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