Rozkład wykładniczy: Różnice pomiędzy wersjami

Z Encyklopedia Zarządzania
m (Dodanie MetaData Description)
mNie podano opisu zmian
Linia 50: Linia 50:
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.
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.


==Polecana literatura==
==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.
* 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.



Wersja z 10:55, 21 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: Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle 1 \over λ}
  • Wariancja: Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle 1 \over λ^2}
  • Mediana: Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle ln(2) \over λ}
  • Momenty: Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle E(X^n) = {n! \over λ^n}}

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