【笔记】分布函数表达式

060102240212

& S- i$ @. R' U6 P5 X" d
分布函数表达式

9 x9 h8 Y! a7 ]) _# M分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
9 r& k: L) E. ?8 \4 c  ?伯努利分布
Bernoulli         
' A3 I8 _. F, u. a! m9 m        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
3 z' z: f- y  v9 P- ]5 g, {/ O  @Binomial         
: _. D2 R1 ^; @2 p; c/ j        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
( O" I3 f1 J0 }& o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        
多项式分布                 n次试验中Ai出现ki次的概率， n=k1+k2+...+kr        
4 x# N! P$ H- S几何分布
' X6 \, W- S2 k7 h7 sGeometric         
        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         
3 v2 g2 }( f+ @1 ]        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。
/ H2 a) q) U4 ~3 R# Y' [6 Z连续型随机变量的概率分布
. n0 _7 y; q" s9 O2 N3 g) r: v' r均匀分布                 随机选择        
& {8 n, s1 ^# b) c2 O( i4 d6 X指数分布         

! Q3 ~7 \- t% R0 g7 A        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
- I2 M( X, W) i* e" w9 e超指数分布
Hyperexponential         
! _7 S5 p1 ^& w5 c
4 V) Z3 N9 G$ U3 e2 z1 N        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
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）。        
9 ]" v/ T* u- ZГ-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
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。        
9 w* K) F7 T- @" {, n/ W! r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
9 [0 F$ }# ]5 T, J  ]
8 [; @1 O% T; v( `% l8 ~. g: L
& E2 ?! Y, i- X! Z    还可以