正態(tài)分布判別方法原理分析_第1頁
正態(tài)分布判別方法原理分析_第2頁
正態(tài)分布判別方法原理分析_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

皿皿皿中心極限定律：設(shè)X1,X2,…,Xn,…是相互獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列，具有數(shù)學(xué)期望和方差E(X)=p,D(X)=02,有n^^X?—n|ixlinP{i=1_ <x}=①^)nfg <no推知工Xi近似服從正態(tài)N(叫,no2)分布。i=1形成泊松流的條件若顧客的到達(dá)過程｛N(t),t〉0｝滿足以下三個(gè)條件：(1)在不相重疊的時(shí)間區(qū)間內(nèi)顧客到達(dá)數(shù)是相互獨(dú)立的，即當(dāng)11Vt2Vt3V…<tn,隨機(jī)變量N(t.)—N(t［),N(t.)—N(tQ,…，N(tn)—N(t )n n n n n n±相互獨(dú)立，稱｛N(t),t〉0｝為獨(dú)立增量過程；(2)對充分小的時(shí)間間隔△t,在［t,t+At］有1個(gè)顧客到達(dá)的概率與t無關(guān)，而約與區(qū)間長度△t成正比,即

P{N(t+At)-N(t)=1}=九At+。(八t),Q>0)(3)對充分小的△t,在［t,t+At］內(nèi)有兩個(gè)或兩個(gè)以上顧客到達(dá)的概率極小，可以忽略不計(jì).稱｛N(t)：t〉0｝為泊松過程，相應(yīng)的事件流A1,A2,…,An,…稱為泊用于系統(tǒng)模擬中松流.用于系統(tǒng)模擬中重要定理：(九t)nn!如果顧客的到達(dá)過程是一個(gè)泊松過程，則在［0(九t)nn!P(N(t)=n)=Pn(t)=nn=1,2,…并且，顧客相繼到達(dá)的時(shí)間間隔T1,T2,…,Tn,…相互獨(dú)立，都服從參數(shù)為人的指數(shù)分布，其概率密度函數(shù)為，，八 Ze-Zt, t>0八、f(t)=S ,(入>0)［0,t<0反之，若顧客流到達(dá)的間隔時(shí)間T1,T2,…,Tn,…是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量序列,且均服從參數(shù)為A指

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論