Отметим здесь основные понятия и формулы, связанные с показательным распределением непрерывной случайной величины не вдаваясь в подробности их вывода.
Показательным или экспоненциальным распределения непрерывной случайной величины называется распределение, плотность которого имеет вид:
Рисунок 1.
где - положительная константа.
График плотности показательного распределения имеет вид (рис. 1):
Рисунок 2. График плотности показательного распределения.
Функция показательного распределения
Как нетрудно проверить, функция показательного распределения имеет вид:
Рисунок 3.
где - положительная константа.
График функции показательного распределения имеет вид:
Рисунок 4. График функции показательного распределения.
Вероятность попадания случайной величины при показательном распределении
Вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал при показательном распределении вычисляется по следующей формуле:
Среднее квадратическое отклонение: .
Пример задачи на показательное распределение
Случайная величина подчиняется экспоненциальному закону распределения. На участке области определения случайная величина имеет плотность вида .
-
Найти плотность распределения и построить её график.
-
Найти функцию распределения и построить её график.
-
Найти вероятность того, что случайная величина попадет в интервал .
-
Найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение данного распределения.
Решение:
- Так как случайная величина подчиняется показательному закону распределения, то Таким образом, плотность данного распределения будет иметь вид:
Рисунок 5.
Построим её график. Максимальное значения функция плотности распределения достигнет в точке
Рисунок 6.
- Так как , то по формуле функции показательного распределения, функция распределения в нашем случае будет иметь вид:
Рисунок 7.
При , получаем график
Рисунок 8.
- Для нахождения искомой вероятности будем пользоваться следующей формулой: