【笔记】分布函数表达式

060102240212

3 |3 e% E4 @; z0 ]) D/ t& R. d
分布函数表达式
& s9 I$ {& [2 C% g5 O
分布        公式        意义        特性
# W( D% ~) u8 D9 p4 R2 N" G离散型随机变量的概率分布
- w) g  `, l+ t, [& H/ g# H伯努利分布
Bernoulli         
1 [' y' ]) `! w' [8 ~+ r( m" n        又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数        
5 G. t  \. C# G: b+ r二项式分布
Binomial         
/ d* m2 M  y: y* {0 H' T/ G0 c1 o        表示为b(n, p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数        
" h# o. O& w& L: Z1 c  \. Y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        
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
7 p3 b$ ~; F8 GHypergeometric         
        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。        
4 a9 T# C" o" b泊松分布
3 h: t7 g0 q* A! a& @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。
连续型随机变量的概率分布
均匀分布                 随机选择        
/ B: w2 {6 u7 E指数分布         
+ \3 Q: ^' }# n) S6 j) b' U
        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
2 _1 f" r! F& P5 l5 O. B7 Q超指数分布
Hyperexponential         
+ r3 u9 S& L+ M7 l+ R
  f9 M0 @, N8 }4 l3 c        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）。        
# h/ V. q6 w& z: E4 vГ-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。        
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

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1 s4 [1 K- X3 ~1 g- L
6 c1 W# R  F5 D+ S    还可以