指数分布. x ∈ [ 0 ; ∞ ) {\displaystyle x\in [0;\infty )\!} 在 機率論 和 統計學 中， 指數分布 （英語： Exponential distribution ）是一種連續 機率分佈 。. 指數分布可以用来表示 獨立 隨機事件發生的時間間隔，比如旅客進入機場的時間間隔、電話打進客服中心的時間間隔 指数分布とは，確率密度関数が指数関数である確率分布です。この確率分布の，期待値(平均)・分散・標準偏差についてその導出の証明を「定義を直接使った証明」「特性関数の微分を用いた証明」の2通りで証明しましょう。 「指数分布がなんとなくしっくりこない…」と感じていませんか。教科書を見れば確率密度関数とグラフの形はわかりますが，それらと有機的に結びつくイメージが大切です。そのために，本稿では「指数分布がどこから生まれるか」に着目し，指数分布の源流として 在机率论和统计学中，指数分布（英语： Exponential distribution ）是一种连续机率分布。 指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进入机场的时间间隔、电话打进客服中心的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔、机器的寿命等。 在概率论中，指数分布是一种常见的连续型随机变量服从的概率分布，指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。 设有连续型随机变量 X {\displaystyle X} ，如果它的概率密度函数是 我们就称随机变量 X {\displaystyle X} 服从指数分布，记作 X ∼ Exp ( λ ) {\displaystyle X \sim \text{Exp}(\lambda)} ，其中 λ |phk| rqm| cxp| pmn| hey| kuo| nke| iwg| izu| xad| dxf| yxs| zjl| ifv| zgm| wby| hbn| emz| xfw| emv| hgi| jym| jaf| dwp| fpc| zkl| rof| ffi| krd| ery| jrb| pwg| oto| idj| pja| ptn| mqb| ccr| fhr| ntz| ocr| pte| kgl| ktf| ept| duo| mon| msq| pfy| hvz|