文献类型：期刊文献

中文题名：重尾数据的混合Erlang分布拟合方法

英文题名：Mixed-Erlang Distribution Fitting for Heavy-tailed Data

作者：赵国喜[1];王宏伟[1]

第一作者：赵国喜

机构：[1]新乡学院数学与信息科学系

第一机构：新乡学院数学与信息科学学院

年份：2013

期号：1

起止页码：93-96

中文期刊名：运筹与管理

外文期刊名：Operations Research and Management Science

收录：CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;北大核心:【北大核心2011】；CSSCI:【CSSCI_E2012_2013】；CSCD:【CSCD_E2013_2014】；

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)

语种：中文

中文关键词：PH分布;混合Erlang分布;EM算法;程序实现

外文关键词：phase distribution ; mixed-erlang distribution ; EM algorithm ; program realization

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.