重要的连续型分布.ppt
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2 重要的连续型分布,(一)连续型均匀分布,(二)指数分布,指数分布常用来作为各种“寿命”分布的近似。,如:随机服务系统中的服务时间。,产品的寿命,产品在t时间(t0)失效的概率为,而产品的可靠度为,1F(t),各元件寿命相互独立,3个元件使用1000小时后都未损坏的概率为 e-3,它有性质:,特别地,n!,1,当r=1时,,即为指数分布。,当r为正整数时,,这是排队论中常用的爱尔朗分布,(四)正态分布,这是最重要、最常见的分布。,许多微小的,独立的随机因素作用的总后果,一般 可以认为服从正态分布。,例如人的身高、零件长度,考试成绩等。,特点为“中间大,两头小”。,对于任给的x值,,样表如下:,标准正态分布的分布函数为,其函数值也要通过标准正态分布的分布函数表 查出。样表如下:,对小于零的x,由下图,可以间接查表求出,=0.025,=0.95,=0.99379-(1-0.94520),=0.93899,一般正态分布的概率密度的图形为,其分布函数,这样可利用标准正态分布计算一般正态分布。,=0.97725,=0.6826,=0.045,=0.955,=0.618,定理6 二元正态分布的边缘概率密度是一元正态分布。,通过计算可求出,但对二元正态分布例外。,此结论可推广到多元正态分布的情形。,还有两个重要的连续型分布,
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