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本帖最后由 厚积薄发 于 2010-2-16 10:19 编辑 : |" Y% |5 R' t; U% T0 |
5 A; @& c, ~) C+ e, G3 g7 [+ R5 b2 Y分布函数表达式
8 \6 M$ N" Z* L4 o1 c+ h6 f
$ h1 w. _9 p h9 Z( P; _6 f分布 公式 意义 特性! t Z8 l' O) V! X/ V
离散型随机变量的概率分布
- F* q( ]" W( D% Z; D伯努利分布
5 V' {! o: _( X/ R/ U3 KBernoulli 9 d3 Y) y: M- w. [
又称“两点分布”或“(0-1)分布”,描述伯努利试验中成功的次数
6 T& p0 L* d- }$ u$ a( W' P二项式分布
1 L9 t( E6 y6 O) ~Binomial 3 R, x S2 U+ D+ F6 I$ W1 b0 f
表示为b(n, p),描述再n重伯努利试验中成功的次数
0 ?" Y3 D$ |$ p$ ]$ O. x j负二项式分布 5 r2 t, X: n9 i8 `
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 3 b$ n$ O3 ~: s( Z! N4 e" L
多项式分布 n次试验中Ai出现ki次的概率, n=k1+k2+...+kr & `" }; I( w! \: _. b
几何分布8 y) m' y2 v1 U! F4 n
Geometric 5 t$ D5 S c3 E8 v
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)) h P: u U7 Z: t) d5 }& M
超几何分布
( y& N3 e+ Y h$ J' VHypergeometric
4 Q+ F% P+ K ?1 w3 a6 H8 l 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。
# ^7 Z7 A1 r8 o, Y& O4 p$ z/ T' `2 D, ^泊松分布
?# \* c( u5 gPoisson 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。
$ Y. v8 {9 j: `' V连续型随机变量的概率分布' u" R; d9 `# J# @0 {7 {/ a$ A
均匀分布 随机选择
8 J6 F% G/ B" u9 C& W7 V# b指数分布
5 Q- `( d! Y0 c" K6 C8 y4 }% n
1 t K% z2 P/ ^$ R T 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; e" S; B7 o2 w" h
超指数分布6 J4 m! f! G' z
Hyperexponential
$ p- G5 t+ J$ ~4 q: V6 |
9 _) H2 z) ], K# I" Z# O5 Z 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
: ?4 y& w. B |) P% R. D% L$ b正态分布% I/ x; L9 q( e8 Z' x/ Y
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)。
8 O% i. i; q6 `' b* L" l3 {Г-分布(伽玛分布), P" S, ^! \, N: _. U: B! \
Gamma
7 s3 f: y2 D" E7 @8 \5 m1 {4 ]其中
) R: m) }5 p1 T' u且t=1,伽玛分布为参数为λ的指数分布
6 y9 ~" M( K' H" ]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。 + w, w2 {0 j- ^! g9 N P1 p3 Q
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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