发布网友 发布时间:2022-05-03 06:48
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热心网友 时间:2023-06-23 11:31
这主要是因为指数函数有一个非常重要的特征,就是“无记忆性”。
这个性质比较抽象,就拿百度百科的回答数来举例子好了。
我们现在假设百度知道的回答数增长这一事件遵循指数分布,
不妨假设从某个时间t0开始,经过“del(t)”天(del(t)为正整数),知道的回答数就是对指数分布概率密度【入exp(-入x)】从t0开始到t0+del(t)进行积分,这就是从t0开始,在del(t)时间间隔内知道回答数的增长事件的发生概率;
很显然可以通过积分计算得到,该概率与从百度知道诞生开始(即假设彼时时刻为0),到时刻del(t)为止的时间段进行积分所得概率数值相等,
也就是说,在同等时间间隔内,百度知道回答数增加的事件发生概率都是相等的。
所以,综上所述,我们可以采用指数分布来表示独立事件发生的时间间隔。
热心网友 时间:2023-06-23 11:31
在概率论和统计学中,指数分布(Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。 许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。 指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,所以分布函数简单。追问我想问的是“为什么”可以表示这些时间间隔?谢谢