Экспоненциальное распределение

Поделись знанием:
Перейти к: навигация, поиск
Показательное распределение
Плотность вероятности
Функция распределения
Обозначение <math>\mathrm{Exp}(\lambda)</math>
Параметры <math>\lambda > 0</math> - интенсивность или обратный коэффициент масштаба
Носитель <math>x \in [0;\infty)</math>
Плотность вероятности <math>\lambda e^{-\lambda x}</math>
Функция распределения <math>1 - e^{-\lambda x}</math>
Математическое ожидание <math>\lambda^{-1}</math>
Медиана <math>\ln(2)/\lambda</math>
Мода <math>0</math>
Дисперсия <math>\lambda^{-2}</math>
Коэффициент асимметрии <math>2</math>
Коэффициент эксцесса <math>6</math>
Дифференциальная энтропия <math>1 - \ln(\lambda)</math>
Производящая функция моментов <math>\left(1 - \frac{t}{\lambda}\right)^{-1}</math>
Характеристическая функция <math>\left(1 - \frac{it}{\lambda}\right)^{-1}</math>

Экспоненциальное или показательное распределение — абсолютно непрерывное распределение, моделирующее время между двумя последовательными свершениями одного и того же события.





Определение

Случайная величина <math>X</math> имеет экспоненциальное распределение с параметром <math>\lambda > 0</math>, если её плотность имеет вид

<math>f_X(x) = \begin{cases}

\lambda \,e^{-\lambda x} ,& x \ge 0, \\ 0 ,& x < 0. \end{cases}</math>.

Пример. Пусть есть магазин, в который время от времени заходят покупатели. При определённых допущениях время между появлениями двух последовательных покупателей будет случайной величиной с экспоненциальным распределением. Среднее время ожидания нового покупателя (см. ниже) равно <math>1/\lambda</math>. Сам параметр <math>\lambda</math> тогда может быть интерпретирован как среднее число новых покупателей за единицу времени.

В этой статье для определённости будем предполагать, что плотность экспоненциальной случайной величины <math>X</math> задана первым уравнением, и будем писать: <math>X \sim \mathrm{Exp}(\lambda)</math>.

Функция распределения

Интегрируя плотность, получаем функцию экспоненциального распределения:

<math>

F_X(x) = \left\{\begin{matrix} 1-e^{-\lambda x}&,\; x \ge 0, \\ 0 &,\; x < 0. \end{matrix}\right.</math>

Моменты

Несложным интегрированием находим, что производящая функция моментов для экспоненциального распределения имеет вид:

<math>\mathrm{M}_X(t) = \left(1 - {t \over \lambda}\right)^{-1}</math>,

откуда получаем все моменты:

<math>\mathbb{E}\left[X^n\right] = \frac{n!}{\lambda^n}</math>.

В частности,

<math>\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda}</math>,
<math>\mathbb{E}\left[X^2\right] = \frac{2}{\lambda^2}</math>,
<math>\operatorname{D} [X] = \frac{1}{\lambda^2}</math>.

Отсутствие памяти

Пусть <math>X \sim \mathrm{Exp}(\lambda)</math>. Тогда <math>\mathbb{P}(X > s+t \mid X \geqslant s) = \mathbb{P}(X > t)</math>.

Пример. Пусть автобусы приходят на остановку случайно, но с некоторой фиксированной средней интенсивностью. Тогда количество времени, уже затраченное пассажиром на ожидание автобуса, не влияет на время, которое ему ещё придётся прождать.

Связь с другими распределениями

  • Экспоненциальное распределение является распределением Пирсона типа X[1].
  • Минимум независимых экспоненциальных случайных величин также экспоненциальная случайная величина. Пусть <math>X_1, \ldots, X_n</math> независимые случайные величины, и <math>X_i \sim \mathrm{Exp}(\lambda_i)</math>. Тогда
<math> Y = \min\limits_{i=1,\ldots,n}(X_i) \sim \mathrm{Exp}\left(\sum\limits_{i=1}^n \lambda_i\right)</math>.
<math>\mathrm{Exp}(\lambda) \equiv \Gamma(1/ \lambda, 1)</math>.
  • Сумма независимых одинаково распределённых экспоненциальных случайных величин имеет гамма-распределение. Пусть <math>X_1, \ldots, X_n</math> независимые случайные величины, и <math>X_i \sim \mathrm{Exp}(\lambda)</math>. Тогда
<math>Y = \sum\limits_{i=1}^n X_i \sim \Gamma(1/\lambda, n)</math>.
<math>X = - \frac{1}{\lambda} \ln U \sim \mathrm{Exp}(\lambda)</math>.
<math>\mathrm{Exp}(1/2) \equiv \chi^2(2)</math>

Напишите отзыв о статье "Экспоненциальное распределение"

Примечания

Литература


пор       Вероятностные распределения
Одномерные Многомерные
Дискретные: Бернулли | Биномиальное | Геометрическое | Гипергеометрическое | Логарифмическое | Отрицательное биномиальное | Пуассона | Дискретное равномерное Мультиномиальное
Абсолютно непрерывные: Бета | Вейбулла | Гамма | Гиперэкспоненциальное | Распределение Гомпертца | Колмогорова | Коши | Лапласа | Логнормальное | Нормальное (Гаусса) | Логистическое | Накагами | Парето | Пирсона | Полукруговое | Непрерывное равномерное | Райса | Рэлея | Стьюдента | Трейси — Видома | Фишера | Хи-квадрат | Экспоненциальное | Variance-gamma Многомерное нормальное | Копула
</center>

Отрывок, характеризующий Экспоненциальное распределение

«Да, очень может быть, завтра убьют», подумал он. И вдруг, при этой мысли о смерти, целый ряд воспоминаний, самых далеких и самых задушевных, восстал в его воображении; он вспоминал последнее прощание с отцом и женою; он вспоминал первые времена своей любви к ней! Вспомнил о ее беременности, и ему стало жалко и ее и себя, и он в нервично размягченном и взволнованном состоянии вышел из избы, в которой он стоял с Несвицким, и стал ходить перед домом.
Ночь была туманная, и сквозь туман таинственно пробивался лунный свет. «Да, завтра, завтра! – думал он. – Завтра, может быть, всё будет кончено для меня, всех этих воспоминаний не будет более, все эти воспоминания не будут иметь для меня более никакого смысла. Завтра же, может быть, даже наверное, завтра, я это предчувствую, в первый раз мне придется, наконец, показать всё то, что я могу сделать». И ему представилось сражение, потеря его, сосредоточение боя на одном пункте и замешательство всех начальствующих лиц. И вот та счастливая минута, тот Тулон, которого так долго ждал он, наконец, представляется ему. Он твердо и ясно говорит свое мнение и Кутузову, и Вейротеру, и императорам. Все поражены верностью его соображения, но никто не берется исполнить его, и вот он берет полк, дивизию, выговаривает условие, чтобы уже никто не вмешивался в его распоряжения, и ведет свою дивизию к решительному пункту и один одерживает победу. А смерть и страдания? говорит другой голос. Но князь Андрей не отвечает этому голосу и продолжает свои успехи. Диспозиция следующего сражения делается им одним. Он носит звание дежурного по армии при Кутузове, но делает всё он один. Следующее сражение выиграно им одним. Кутузов сменяется, назначается он… Ну, а потом? говорит опять другой голос, а потом, ежели ты десять раз прежде этого не будешь ранен, убит или обманут; ну, а потом что ж? – «Ну, а потом, – отвечает сам себе князь Андрей, – я не знаю, что будет потом, не хочу и не могу знать: но ежели хочу этого, хочу славы, хочу быть известным людям, хочу быть любимым ими, то ведь я не виноват, что я хочу этого, что одного этого я хочу, для одного этого я живу. Да, для одного этого! Я никогда никому не скажу этого, но, Боже мой! что же мне делать, ежели я ничего не люблю, как только славу, любовь людскую. Смерть, раны, потеря семьи, ничто мне не страшно. И как ни дороги, ни милы мне многие люди – отец, сестра, жена, – самые дорогие мне люди, – но, как ни страшно и неестественно это кажется, я всех их отдам сейчас за минуту славы, торжества над людьми, за любовь к себе людей, которых я не знаю и не буду знать, за любовь вот этих людей», подумал он, прислушиваясь к говору на дворе Кутузова. На дворе Кутузова слышались голоса укладывавшихся денщиков; один голос, вероятно, кучера, дразнившего старого Кутузовского повара, которого знал князь Андрей, и которого звали Титом, говорил: «Тит, а Тит?»
– Ну, – отвечал старик.
– Тит, ступай молотить, – говорил шутник.
– Тьфу, ну те к чорту, – раздавался голос, покрываемый хохотом денщиков и слуг.
«И все таки я люблю и дорожу только торжеством над всеми ими, дорожу этой таинственной силой и славой, которая вот тут надо мной носится в этом тумане!»


Ростов в эту ночь был со взводом во фланкёрской цепи, впереди отряда Багратиона. Гусары его попарно были рассыпаны в цепи; сам он ездил верхом по этой линии цепи, стараясь преодолеть сон, непреодолимо клонивший его. Назади его видно было огромное пространство неясно горевших в тумане костров нашей армии; впереди его была туманная темнота. Сколько ни вглядывался Ростов в эту туманную даль, он ничего не видел: то серелось, то как будто чернелось что то; то мелькали как будто огоньки, там, где должен быть неприятель; то ему думалось, что это только в глазах блестит у него. Глаза его закрывались, и в воображении представлялся то государь, то Денисов, то московские воспоминания, и он опять поспешно открывал глаза и близко перед собой он видел голову и уши лошади, на которой он сидел, иногда черные фигуры гусар, когда он в шести шагах наезжал на них, а вдали всё ту же туманную темноту. «Отчего же? очень может быть, – думал Ростов, – что государь, встретив меня, даст поручение, как и всякому офицеру: скажет: „Поезжай, узнай, что там“. Много рассказывали же, как совершенно случайно он узнал так какого то офицера и приблизил к себе. Что, ежели бы он приблизил меня к себе! О, как бы я охранял его, как бы я говорил ему всю правду, как бы я изобличал его обманщиков», и Ростов, для того чтобы живо представить себе свою любовь и преданность государю, представлял себе врага или обманщика немца, которого он с наслаждением не только убивал, но по щекам бил в глазах государя. Вдруг дальний крик разбудил Ростова. Он вздрогнул и открыл глаза.