什么是Erlang2分布

请问：erlang 分布是什么？

1.4爱尔兰（Erlang）分布 爱尔兰分布是另一个常用的车头时距分布，分布的密度函数为： （15） 式中：k和为参数。对给定参数k，（15）式对应着一种分布，而随着k取不同的值，可以得到不同的分布函数。因此，爱尔兰分布适用范围较广。特别地，当k=1时，（15）对应着车头时距为负指数分布的情形，当k=时，（15）对应着车头时距为均匀分布的情形。研究表明，随着k 值的增大，说明交通越拥挤，驾驶员行为的随机程度越小。 对于单条车道上行驶的车辆，车头时距不能小于最小车头时距，因此，需要对模型（15）修改，引入带移位的爱尔兰分布，分布密度为： （16） 对于（15）式，有： （17） （18） 式中，

flexsim中如何生成erlang分布随机数，例如加工时间服从均值为10的erlang(2)分布，参数如何设置？紧急！

在加工时间触发器内输入：erlang(0, 2, 5, 0) 这样应该是均值为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、地震发生率的齐次性、计数特征具有独立增量和平稳增量情况下，可以导出地震发生i次时间的概率密度为Gamma密度函数。

α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理论和排队论中，如一个复杂系统中从第1次故障到恰好再出现n次故障所需的时间；从某一艘船到达港口直到恰好有n只船到达所需的时间都服从Erlang分布。

当α= 1 , β = 1/λ 时，Γ(1，λ) 就是参数为λ的指数分布，记为exp (λ) ；当α =n/2 ，β=2时，Γ (n/2，2)就是数理统计中常用的χ2( n) 分布。

数学表达式：

若随机变量X具有概率密度，其中α＞0，β＞0，则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α，β）。

Gamma分布的特殊形式：当形状参数α＝1时，伽马分布就是参数为γ的指数分布，X~Exp（γ）。

当α＝n/2，β＝1/2时，伽马分布就是自由度为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、地震发生率的齐次性、计数特征具有独立增量和平稳增量情况下，可以导出地震发生i次时间的概率密度为Gamma密度函数。

α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理论和排队论中，如一个复杂系统中从第1次故障到恰好再出现n次故障所需的时间；从某一艘船到达港口直到恰好有n只船到达所需的时间都服从Erlang分布。

当α= 1 , β = 1/λ 时，Γ(1，λ) 就是参数为λ的指数分布，记为exp (λ) ；当α =n/2 ，β=2时，Γ (n/2，2)就是数理统计中常用的χ2( n) 分布。

学科间紧密联系的关系。

在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。

指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。

指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

伽马分布的累积分布函数是什么？

卡方(n)~gamma(n/2,1/2)指数分布exp(k)~gamma(1,k) 伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数。Gamma分布中的参数α称为形状参数（shape parameter），β称为尺度参数（scale parameter）。 当两随机变量服从Gamma分布，且单位时间内频率相同时，Gamma