重尾数据的混合Erlang分布拟合方法  

Mixed-Erlang Distribution Fitting for Heavy-tailed Data

作　　者：赵国喜[1] 王宏伟[1] 

机构地区：[1]新乡学院数学与信息科学系,河南新乡453000

出　　处：《运筹与管理》2013年第1期93-96,共4页Operations Research and Management Science

基　　金：河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011C110002);新乡学院科技创新基金(201124);河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2011195)

摘　　要：PH分布具有良好的解析性质,重尾数据的PH近似是随机模型分析中的重要课题。混合Erlang分布是一种常见的PH分布,本文利用EM方法给出了重尾数据的混合Erlang分布拟合算法,通过Matlab软件对两类常见重尾数据进行实验,结果令人满意。最后,文章对混合Erlang分布拟合算法的进一步改进做了总结。Phase distribution has remarkable analytic properties, so Ph-approximation for heavy-tailed data is an important topic in the area of stochastic model analysis. Mixed-Erlang distribution is a familiar probability distribution. With EM algorithm, a fitting method for heavy-tailed data is introduced in this article. Matlab experi- ments on two kinds of heavy-tailed data indicate that the fitting is good. Finally, the article summarizes the further improvement for the Mixed-Erlang distribution algorithm.

关 键 词：PH分布 混合Erlang分布 EM算法 程序实现 

分 类 号：O226[理学—运筹学与控制论]