請(qǐng)問：erlang 分布是什么？

1.4愛爾蘭（Erlang）分布 愛爾蘭分布是另一個(gè)常用的車頭時(shí)距分布，分布的密度函數(shù)為： （15） 式中：k和為參數(shù)。對(duì)給定參數(shù)k，（15）式對(duì)應(yīng)著一種分布，而隨著k取不同的值，可以得到不同的分布函數(shù)。因此，愛爾蘭分布適用范圍較廣。特別地，當(dāng)k=1時(shí)，（15）對(duì)應(yīng)著車頭時(shí)距為負(fù)指數(shù)分布的情形，當(dāng)k=時(shí)，（15）對(duì)應(yīng)著車頭時(shí)距為均勻分布的情形。研究表明，隨著k 值的增大，說明交通越擁擠，駕駛員行為的隨機(jī)程度越小。 對(duì)于單條車道上行駛的車輛，車頭時(shí)距不能小于最小車頭時(shí)距，因此，需要對(duì)模型（15）修改，引入帶移位的愛爾蘭分布，分布密度為： （16） 對(duì)于（15）式，有： （17） （18） 式中，

flexsim中如何生成erlang分布隨機(jī)數(shù)，例如加工時(shí)間服從均值為10的erlang(2)分布，參數(shù)如何設(shè)置？緊急！

在加工時(shí)間觸發(fā)器內(nèi)輸入：erlang(0, 2, 5, 0) 這樣應(yīng)該是均值為10的erlang(2)分布

gamma分布是什么？

Gamma分布：是指在地震序列的有序性、地震發(fā)生率的齊次性、計(jì)數(shù)特征具有獨(dú)立增量和平穩(wěn)增量情況下，可以導(dǎo)出地震發(fā)生i次時(shí)間的概率密度為Gamma密度函數(shù)。

α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理論和排隊(duì)論中，如一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)中從第1次故障到恰好再出現(xiàn)n次故障所需的時(shí)間；從某一艘船到達(dá)港口直到恰好有n只船到達(dá)所需的時(shí)間都服從Erlang分布。

當(dāng)α= 1 , β = 1/λ 時(shí)，Γ(1，λ) 就是參數(shù)為λ的指數(shù)分布，記為exp (λ) ；當(dāng)α =n/2 ，β=2時(shí)，Γ (n/2，2)就是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中常用的χ2( n) 分布。

數(shù)學(xué)表達(dá)式：

若隨機(jī)變量X具有概率密度，其中α＞0，β＞0，則稱隨機(jī)變量X服從參數(shù)α，β的伽馬分布，記作G(α，β）。

Gamma分布的特殊形式：當(dāng)形狀參數(shù)α＝1時(shí)，伽馬分布就是參數(shù)為γ的指數(shù)分布，X~Exp（γ）。

當(dāng)α＝n/2，β＝1/2時(shí)，伽馬分布就是自由度為n的卡方分布，X^2(n)。

gamma的分布是什么？

Gamma分布：是指在地震序列的有序性、地震發(fā)生率的齊次性、計(jì)數(shù)特征具有獨(dú)立增量和平穩(wěn)增量情況下，可以導(dǎo)出地震發(fā)生i次時(shí)間的概率密度為Gamma密度函數(shù)。

α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理論和排隊(duì)論中，如一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)中從第1次故障到恰好再出現(xiàn)n次故障所需的時(shí)間；從某一艘船到達(dá)港口直到恰好有n只船到達(dá)所需的時(shí)間都服從Erlang分布。

當(dāng)α= 1 , β = 1/λ 時(shí)，Γ(1，λ) 就是參數(shù)為λ的指數(shù)分布，記為exp (λ) ；當(dāng)α =n/2 ，β=2時(shí)，Γ (n/2，2)就是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中常用的χ2( n) 分布。

學(xué)科間緊密聯(lián)系的關(guān)系。

在概率理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，指數(shù)分布（也稱為負(fù)指數(shù)分布）是描述泊松過程中的事件之間的時(shí)間的概率分布，即事件以恒定平均速率連續(xù)且獨(dú)立地發(fā)生的過程。 這是伽馬分布的一個(gè)特殊情況。 它是幾何分布的連續(xù)模擬，它具有無記憶的關(guān)鍵性質(zhì)。 除了用于分析泊松過程外，還可以在其他各種環(huán)境中找到。

指數(shù)分布與分布指數(shù)族的分類不同，后者是包含指數(shù)分布作為其成員之一的大類概率分布，也包括正態(tài)分布，二項(xiàng)分布，伽馬分布，泊松分布等等。

指數(shù)函數(shù)的一個(gè)重要特征是無記憶性（Memoryless Property，又稱遺失記憶性）。這表示如果一個(gè)隨機(jī)變量呈指數(shù)分布，當(dāng)s,t>0時(shí)有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時(shí)，它總共使用至少s+t小時(shí)的條件概率，與從開始使用時(shí)算起它使用至少s小時(shí)的概率相等。

伽馬分布的累積分布函數(shù)是什么？

卡方(n)~gamma(n/2,1/2)指數(shù)分布exp(k)~gamma(1,k) 伽瑪分布（Gamma Distribution）是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種連續(xù)概率函數(shù)。Gamma分布中的參數(shù)α稱為形狀參數(shù)（shape parameter），β稱為尺度參數(shù)（scale parameter）。 當(dāng)兩隨機(jī)變量服從Gamma分布，且單位時(shí)間內(nèi)頻率相同時(shí)，Gamma