0
EN
1
المرجع الالكتروني للمعلوماتية

تاريخ الرياضيات

الاعداد و نظريتها

تاريخ التحليل

تار يخ الجبر

الهندسة و التبلوجي

الرياضيات في الحضارات المختلفة

العربية

اليونانية

البابلية

الصينية

المايا

المصرية

الهندية

الرياضيات المتقطعة

المنطق

اسس الرياضيات

فلسفة الرياضيات

مواضيع عامة في المنطق

الجبر

الجبر الخطي

الجبر المجرد

الجبر البولياني

مواضيع عامة في الجبر

الضبابية

نظرية المجموعات

نظرية الزمر

نظرية الحلقات والحقول

نظرية الاعداد

نظرية الفئات

حساب المتجهات

المتتاليات-المتسلسلات

المصفوفات و نظريتها

المثلثات

الهندسة

الهندسة المستوية

الهندسة غير المستوية

مواضيع عامة في الهندسة

التفاضل و التكامل

المعادلات التفاضلية و التكاملية

معادلات تفاضلية

معادلات تكاملية

مواضيع عامة في المعادلات

التحليل

التحليل العددي

التحليل العقدي

التحليل الدالي

مواضيع عامة في التحليل

التحليل الحقيقي

التبلوجيا

نظرية الالعاب

الاحتمالات و الاحصاء

نظرية التحكم

بحوث العمليات

نظرية الكم

الشفرات

الرياضيات التطبيقية

نظريات ومبرهنات

علماء الرياضيات

500AD

500-1499

1000to1499

1500to1599

1600to1649

1650to1699

1700to1749

1750to1779

1780to1799

1800to1819

1820to1829

1830to1839

1840to1849

1850to1859

1860to1864

1865to1869

1870to1874

1875to1879

1880to1884

1885to1889

1890to1894

1895to1899

1900to1904

1905to1909

1910to1914

1915to1919

1920to1924

1925to1929

1930to1939

1940to the present

علماء الرياضيات

الرياضيات في العلوم الاخرى

بحوث و اطاريح جامعية

هل تعلم

طرائق التدريس

الرياضيات العامة

نظرية البيان

قم بتسجيل الدخول اولاً لكي يتسنى لك الاعجاب والتعليق.

Exponential Distribution

المؤلف:  Balakrishnan, N. and Basu, A. P

المصدر:  The Exponential Distribution: Theory, Methods, and Applications. New York: Gordon and Breach, 1996.

الجزء والصفحة:  ...

5-4-2021

1973

+

-

20

Exponential Distribution

ExponentialDistribution

Given a Poisson distribution with rate of change lambda, the distribution of waiting times between successive changes (with k=0) is

D(x) = P(X<=x)

(1)

= 1-P(X>x)

(2)

= 1-e^(-lambdax),

(3)

and the probability distribution function is

(4)

It is implemented in the Wolfram Language as ExponentialDistribution[lambda].

The exponential distribution is the only continuous memoryless random distribution. It is a continuous analog of the geometric distribution.

This distribution is properly normalized since

 int_0^inftyP(x)dx=lambdaint_0^inftye^(-lambdax)=1.

(5)

The raw moments are given by

(6)

the first few of which are therefore 1, 1/lambda2/lambda^26/lambda^324/lambda^4, .... Similarly, the central moments are

mu_n = (Gamma(n+1,-1))/(elambda^n)

(7)

= (!n)/(lambda^n),

(8)

where Gamma(a,b) is an incomplete gamma function and !n is a subfactorial, giving the first few as 1, 0, 1/lambda^22/lambda^39/lambda^444/lambda^5, ... (OEIS A000166).

The mean, variance, skewness, and kurtosis excess are therefore

mu = 1/lambda

(9)

sigma^2 = 1/(lambda^2)

(10)

gamma_1 = 2

(11)

gamma_2 = 6.

(12)

The characteristic function is

phi(t) = F_x<span style={lambdae^(-lambdax)H(x)}(t)" src="https://mathworld.wolfram.com/images/equations/ExponentialDistribution/Inline42.gif" style="height:21px; width:111px" />

(13)

= (ilambda)/(t+ilambda),

(14)

where H(x) is the Heaviside step function and F_x[f](t) is the Fourier transform with parameters a=b=1.

If a generalized exponential probability function is defined by

 P_((alpha,beta))(x)=1/betae^(-(x-alpha)/beta),

(15)

for x>=alpha, then the characteristic function is

 phi(t)=(e^(ialphat))/(1-ibetat).

(16)

The central moments are

(17)

and the raw moments are

mu_n = (beta^nGamma(n+1,-1))/e

(18)

= !nbeta^n,

(19)

and the mean, variance, skewness, and kurtosis excess are

mu = alpha+beta

(20)

sigma^2 = beta^2

(21)

gamma_1 = 2

(22)

gamma_2 = 6.

(23)


REFERENCES:

Balakrishnan, N. and Basu, A. P. The Exponential Distribution: Theory, Methods, and Applications. New York: Gordon and Breach, 1996.

Beyer, W. H. CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed. Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 534-535, 1987.

Sloane, N. J. A. Sequence A000166/M1937 in "The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences."

Spiegel, M. R. Theory and Problems of Probability and Statistics. New York: McGraw-Hill, p. 119, 1992.

اخر الاخبار

اشترك بقناتنا على التلجرام ليصلك كل ما هو جديد