Rozkład wykładniczy: Różnice pomiędzy wersjami
mNie podano opisu zmian |
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
||
Linia 51: | Linia 51: | ||
==Bibliografia== | ==Bibliografia== | ||
* Marshall, A. W., & Olkin, I. (1967). ''[https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/AD0634335.pdf A multivariate exponential distribution]''. Journal of the American Statistical Association, 62(317), 30-44 | <noautolinks> | ||
* Marshall, A. W., & Olkin, I. (1967). ''[https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/AD0634335.pdf A multivariate exponential distribution]''. Journal of the American Statistical Association, 62(317), 30-44 | |||
</noautolinks> | |||
[[Kategoria:Statystyka i Ekonometria]] | [[Kategoria:Statystyka i Ekonometria]] | ||
{{#metamaster:description|Rozkład wykładniczy to rodzaj rozkładu prawdopodobieństwa, stosowany do modelowania procesów losowych. Często używany w statystyce, inżynierii i naukach przyrodniczych.}} | {{#metamaster:description|Rozkład wykładniczy to rodzaj rozkładu prawdopodobieństwa, stosowany do modelowania procesów losowych. Często używany w statystyce, inżynierii i naukach przyrodniczych.}} |
Wersja z 22:19, 28 paź 2023
Rozkład wykładniczy |
---|
Polecane artykuły |
Rozkład wykładniczy (ang. exponential distribution) to rodzaj rozkładu prawdopodobieństwa, który jest używany do modelowania procesów, w których zdarzenia zachodzą losowo i niezależnie. Jest to jeden z podstawowych rozkładów stochastycznych, który jest często stosowany w teorii ryzyka, statystyce, inżynierii i naukach przyrodniczych.
Formuły obliczeniowe
Rozkład wykładniczy jest oparty na jednym parametrze - średnią ilością czasu między zdarzeniami (λ).
Funkcja gęstości prawdopodobieństwa dla rozkładu wykładniczego jest następująca: dla x >= 0, gdzie e to liczba Eulera (ok. 2,718)
Funkcja dystrybuanty dla rozkładu wykładniczego jest następująca: dla x >= 0 Rozkład wykładniczy ma kilka ważnych własności, takie jak:
- Średnia:
- Wariancja:
- Mediana:
- Momenty:
Zastosowania
Rozkład wykładniczy jest często stosowany do modelowania procesów, w których zdarzenia zachodzą losowo i niezależnie. Rozkład wykładniczy jest często stosowany w różnych obszarach zarządzania przedsiębiorstwem, w tym:
- Modelowanie czasu między awariami maszyn: Rozkład wykładniczy jest często używany do modelowania czasu między awariami maszyn, ponieważ zakłada on, że czas między awariami jest losowy i niezależny.
- Modelowanie czasu realizacji transakcji: Rozkład wykładniczy jest często używany do modelowania czasu między transakcjami w systemach transakcyjnych, ponieważ zakłada on, że czas między transakcjami jest losowy i niezależny.
- Modelowanie czasu obsługi klientów: Rozkład wykładniczy jest często używany do modelowania czasu obsługi klientów w systemach obsługi klientów, ponieważ zakłada on, że czas między obsługą klientów jest losowy i niezależny.
- Modelowanie czasu wymiany zużytego sprzętu: Rozkład wykładniczy jest często używany do modelowania czasu wymiany zużytego sprzętu, ponieważ zakłada on, że czas między wymianami jest losowy i niezależny.
- Modelowanie czasu między zamówieniami: Rozkład wykładniczy jest często używany do modelowania czasu między zamówieniami w systemach zarządzania zapasami, ponieważ zakłada on, że czas między zamówieniami jest losowy i niezależny.
Inne przykłady zastosowania rozkładu wykładniczego to:
- Modelowanie czasu między wystąpieniami chorób w medycynie
- Modelowanie czasu między transakcjami w rynku finansowym
- Modelowanie procesów dyfuzyjnych w chemii i fizyce.
Rozkład wykładniczy jest też używany w modelowaniu rozkładu Poissona, który jest rozkładem liczb zdarzeń losowych w danej przedziału czasowym, gdzie zdarzenia są niezależne i zachodzą z określoną średnią liczbą zdarzeń na jednostkę czasu.
Różnice pomiędzy rozkładem wykładniczym, a innymi rodzajami rozkładów
Rozkład wykładniczy różni się od innych rodzajów rozkładów prawdopodobieństwa tym, że jego gęstość prawdopodobieństwa jest ciągła i ma kształt krzywej wykładniczej. Jest on też jedynym rozkładem, w którym średnia i wariancja są równe parametrowi rozkładu. Inne rozkłady prawdopodobieństwa, takie jak rozkład normalny czy rozkład jednostajny, mają inne kształty gęstości prawdopodobieństwa i różnią się od rozkładu wykładniczego właściwościami statystycznymi.
Bibliografia
- Marshall, A. W., & Olkin, I. (1967). A multivariate exponential distribution. Journal of the American Statistical Association, 62(317), 30-44