指數分佈機率分布 / 維基百科,自由的 encyclopedia 在機率論和統計學中,指數分佈(英語:Exponential distribution)是一種連續機率分佈。指數分佈可以用來建模平均發生率恆定、連續、獨立的事件發生的間隔,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、中文維基百科新條目出現的時間間隔、機器的壽命等。 Quick Facts 參數, 值域 ...指數分配 機率密度函數 累積分佈函數參數 λ > 0 {\displaystyle \lambda >0\,} 率值域 x ∈ [ 0 ; ∞ ) {\displaystyle x\in [0;\infty )\!} 機率密度函數 λ e − λ x {\displaystyle \,\lambda e^{-\lambda x}} 累積分佈函數 1 − e − λ x {\displaystyle 1-e^{-\lambda x}} 期望值 λ − 1 {\displaystyle \lambda ^{-1}\,} 中位數 ln ( 2 ) / λ {\displaystyle \ln(2)/\lambda \,} 眾數 0 {\displaystyle 0\,} 變異數 λ − 2 {\displaystyle \lambda ^{-2}\,} 偏度 2 {\displaystyle 2\,} 峰度 6 {\displaystyle 6\,} 熵 1 − ln ( λ ) {\displaystyle 1-\ln(\lambda )\,} 動差母函數 ( 1 − t λ ) − 1 {\displaystyle \left(1-{\frac {t}{\lambda }}\right)^{-1}\,} 特徵函數 ( 1 − i t λ ) − 1 {\displaystyle \left(1-{\frac {it}{\lambda }}\right)^{-1}\,} Close
在機率論和統計學中,指數分佈(英語:Exponential distribution)是一種連續機率分佈。指數分佈可以用來建模平均發生率恆定、連續、獨立的事件發生的間隔,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、中文維基百科新條目出現的時間間隔、機器的壽命等。 Quick Facts 參數, 值域 ...指數分配 機率密度函數 累積分佈函數參數 λ > 0 {\displaystyle \lambda >0\,} 率值域 x ∈ [ 0 ; ∞ ) {\displaystyle x\in [0;\infty )\!} 機率密度函數 λ e − λ x {\displaystyle \,\lambda e^{-\lambda x}} 累積分佈函數 1 − e − λ x {\displaystyle 1-e^{-\lambda x}} 期望值 λ − 1 {\displaystyle \lambda ^{-1}\,} 中位數 ln ( 2 ) / λ {\displaystyle \ln(2)/\lambda \,} 眾數 0 {\displaystyle 0\,} 變異數 λ − 2 {\displaystyle \lambda ^{-2}\,} 偏度 2 {\displaystyle 2\,} 峰度 6 {\displaystyle 6\,} 熵 1 − ln ( λ ) {\displaystyle 1-\ln(\lambda )\,} 動差母函數 ( 1 − t λ ) − 1 {\displaystyle \left(1-{\frac {t}{\lambda }}\right)^{-1}\,} 特徵函數 ( 1 − i t λ ) − 1 {\displaystyle \left(1-{\frac {it}{\lambda }}\right)^{-1}\,} Close