【笔记】分布函数表达式

060102240212

% X/ N/ ^7 ^0 D* t9 y# }分布函数表达式
8 \1 j6 K$ Z+ ^' m
分布        公式        意义        特性
离散型随机变量的概率分布
! @2 y$ t. m. z# U& a9 O# J伯努利分布
Bernoulli         
% `, L7 q1 @3 y, {- z        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
2 Q- j7 t3 U  }7 m- O0 ?二项式分布
3 S" U. {8 h6 `7 g; R  C3 CBinomial         
        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         
- U" Q& Q, h, s' Q        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        
: g% P. u$ j% G- {几何分布
: }6 A! e5 y% I* G# wGeometric         
5 z6 E( L4 d% e4 T3 L, {; s; U        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         
# ^! [; h+ P2 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。        
5 M( ~" E: s1 a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。
! T( B& @$ {# E. R+ z0 _连续型随机变量的概率分布
均匀分布                 随机选择        
指数分布         
/ y0 Z- S0 z6 e- p9 p/ C6 E
        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         

4 E) [/ e6 U8 j8 F4 _6 R        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        
' H6 E0 z9 E' A* h& K2 m) f, X4 u正态分布
( z1 W; ?' c/ u& GNormal                 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         
$ G8 x9 K6 R7 [) {' ^( J其中
9 }9 M, m. E& F: H& x3 t! \0 g且t=1，伽玛分布为参数为λ的指数分布
" e; [6 Q2 x1 y; i' Kt=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

' |4 J  y" a9 J- `8 i( s/ r% R& y
$ {3 J4 ]% o6 L) k7 W, j5 r& M    还可以