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指数分布的简介概率密度函数其中λ > 0是分布的一个参数,常被称为率参数(rate parameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布,则可以写作:X~ E(λ)。累积分布函数数学期望和方差
期望值:
比方说:如果你平均每个小时接到2次,那么你预期等待每一次的时间是半个小时。
方差:
指数分布是什么意思
在概率论和统计学中,指数分布(Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。
指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,所以分布函数简单。
指数分布的意义
指数分布是指如果一个随机变量呈指数分布,当s,t≥0时有P(T>s+tT>t)=P(T>s)。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)。
指数分布的作用
在概率论和统计学中,指数分布(Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔等。
许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。
指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,所以分布函数简单。
指数分布应用广泛,在日本的工业标准和美国军用标准中,半导体器件的抽验方案都是采用指数分布。此外,指数分布还用来描述大型复杂系统(如计算机)的平均故障间隔时间MTBF的失效分布。但是,由于指数分布具有缺乏“记忆”的特性.因而限制了它在机械可靠性研究中的应用,所谓缺乏“记忆”,是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后,仍然如同新的产品一样,不影响以后的工作寿命值,或者说,经过一段时间t0的工作之后,该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同,显然,指数分布的这种特性,与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的,它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以,指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。
指数分布的期望和方差
期望值:
方差:
指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔,在排队论中,一个顾客接受服务的时间长短(等待时间等)也可以用指数分布来近似。
因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数,即时间的发生强度,所以其倒数 1/λ(实际上是指数分布期望)可以表示为事件发生之间的间隔,即等待时间。如果平均每个小时接到2次(λ=2),那么预期等待每一次的时间是0.5个小时。
扩展资料
(1)随机变量X的取值范围是从0到正无穷;
(2)密度函数极大值在x=0处,即f(x)=λ;
(3)密度函数曲线随着x的增大,迅速递减;λ越大,密度函数曲线在零点附近越高,下降越急速;
(4)λ越大,分布函数曲线在零点附近越高,上升越急速,更早达到天花板(即p=1);熟记,指数分布的期望值和方差为µ=1/λ,σ2=1/λ2。
来源:-指数分布
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