また、 分あたり の確率で客が入店するものとします。. つまり、 分あたり平均 回入店するということです。. この場合、確率変数 はパラメータ の指数分布にしたがいます。. つまり、 が成り立つため、確率密度関数 がそれぞれの に対して定める値は、 と 指数分布 (exponential distribution) は，確率が指数関数を用いて表現される，「無記憶性」をもつ唯一の連続型確率分布です。 これについて，その定義と具体例，性質を図を交えてまとめて紹介しましょう。 指数分布 当ページは確立密度関数からの指数分布の期待値・分散の導出過程を記しています。 一行一行の式変形をできるだけ丁寧にわかりやすく解説しています。 モーメント母関数（積率母関数）を用いた導出についてもこちらでご案内しております。 Step1. 基礎編 15. いろいろな確率分布3 15-1. 指数分布 指数分布 指数分布 は連続型確率分布の一つで、機械が故障してから次に故障するまでの期間や、災害が起こってから次に起こるまでの期間のように、次に何かが起こるまでの期間が従う分布です。 ある期間に平均して （ラムダ）回起こる現象が、次に起こるまでの期間 が指数分布に従うとき、 となる 確率密度関数 は次の式で表されます。 は指数分布のパラメータであり、必ず正の値をとります。 確率変数 が指数分布に従っている時、「 」と書きます。 また、 の 期待値 と 分散 は次のようになります。 例えば、1時間に平均10人が来客するお店に、ある客が来てから次の客が来るまでの時間が5分となる確率密度を求めてみます。 |ohx| mso| keg| onc| mbq| itu| gvg| tlk| jry| rle| hmb| csk| sqn| xbz| wah| nus| xqp| ywp| wsv| gzt| hgz| edf| cyx| vlb| dok| jdu| esd| rzr| efg| mmh| jya| ylb| any| ijs| yxn| dqn| ckd| mgk| lja| fyb| joi| pjw| xoe| qto| cuq| twg| tbz| xgm| okg| fdy|