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基本概念 输入过程和服务时间分布 泊松输入——指数服务排队模型 其他模型选介 排队系统的优化目标与最优化问题
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3.1 Poisson过程 3.2 与Poisson过程相联系的若干分布 3.3 Poisson过程的推广
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1.1 排队系统概述 1.1.1 排队论发展历程 1.1.2 排队现象 1.1.3 排队系统的组成和特征 1.1.4 经典排队系统的符号表示 1.1.5 排队问题的求解 1.2 几个重要的概率分布 1.2.1 定长分布 1.2.2 负指数分布 1.2.3 爱尔郎(Erlang)分布 1.2.4 泊松(Poisson)分布 1.3 泊松过程 1.4 单服务者负指数分布排队系统的分析 1.4.1 系统中有个i 顾客的概率 1.4.2 系统的运行指标 1.5 Little 公式及其直观意义 1.5.1 Little 公式直观意义 1.5.2 Little 公式的证明 1.6 利用因数P的定义及其物理意义
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一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为的泊松分布,且P{X=0}=,则= 号: 3.设X~N(2,2),且P(2
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第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出
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在3.5%NaCl溶液中,铝镁合金在充N2除O2条件下,阳极极化至电流密度为10-2A·cm-2时,试样表面出现大量蚀孔。为了得到蚀孔发生的统计规律,利用泊松概率分布函数求得腐蚀活性点出现个数的规律,利用古比极值统计第一类近似函数求得最深腐蚀孔深度的概率分布。统计分析得到满意的结果。对于大量的点蚀腐蚀数据都可以按此理论进行统计分析,价用来评价材料的耐点蚀性能和估算管线的使用寿命
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§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布
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§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布
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第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节泊松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布
文档格式:DOC 文档大小:249KB 文档页数:4
教学目的:了解引入随机变量的原因,离散型与连续型随机变量的定义。重点掌握几种重要的离散型与连 续型随机变量,包括(0-1)分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,指数分布,正态分布。理解正态分布 在现实生活中的普遍性。理解并掌握随机变量函数的分布的具体解法
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