指数分布
1 定义
如果一个连续性随机变量的密度函数如下:∀λ>0,有:
f(x)={λe−λxx≥00x<0则称该随机变量是参数为λ的指数分布。指数随机变量的分布函数F(a)如下:
F(a)=P{x≤a}=∫a0λe−λxdx=1−e−λa,a≥02 期望和方差
令X是一参数为λ的指数随机变量,则E[X]和Var[X]的计算如下:
E[Xn]=∫∞0xnλe−λxdx利用分部积分我们可以得到:
E[Xn]=nλE[Xn−1]令n=1则有:
E[X]=1λ令n=2则有:
E[X2]=2λ2因此:Var[X]=1λ2 即指数分布的期望恰好等于参数λ的倒数,而方差等于期望的平方。
在实际生活中,指数分布通常用来描述某个时间发生的等待时间的分布,例如地震发生的时间间隔;一场战争发生的时间间隔;从现在开始到你接到下一个误拨的电话的时间间隔。
3 永远年轻的分布
我们称一个非负随机变量X是无记忆的,如果:
P{X>s+t|X>t}=P{X>s}设X是某个设备的寿命,上式说明在已知该设备已经使用t小时的条件下寿命至少为s+t的概率与开始时寿命至少为s小时的概率是一样的。换句话说,如果该设备在使用t小时后还能使用,那么剩余的寿命同一开始时的寿命的分布是一样的。就好像该设备对已经使用了t小时是无记忆似的。
式 (7)等效于:
P{X>s+t,X>t}P{X>t}=P{X>s}可以验证指数分布就是这样的无记忆分布。指数分布也叫作永远年轻的分布。