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Exponentialverteilung

File:Exponential_distribution_pdf_-_public_domain.svg · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons

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Exponentialverteilung

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Also known as lifetime distribution

Wahrscheinlichkeitsverteilung

Key facts

Parameters
0,"}}'> λ > 0 , {\displaystyle \lambda >0,} rate, or inverse scale
Support
x ∈ [ 0 , ∞ ) {\displaystyle x\in [0,\infty )}
Pdf
λ e − λ x {\displaystyle \lambda e^{-\lambda x}}
Cdf
1 − e − λ x {\displaystyle 1-e^{-\lambda x}}
Quantile
− ln ⁡ ( 1 − p ) λ {\displaystyle -{\frac {\ln(1-p)}{\lambda }}}
Mean
1 λ {\displaystyle {\frac {1}{\lambda }}}
Median
ln ⁡ 2 λ {\displaystyle {\frac {\ln 2}{\lambda }}}
Mode
0 {\displaystyle 0}
Variance
1 λ 2 {\displaystyle {\frac {1}{\lambda ^{2}}}}
Skewness
2 {\displaystyle 2}
Excess kurtosis
6 {\displaystyle 6}
Entropy
1 − ln ⁡ λ {\displaystyle 1-\ln \lambda }
Mgf
λ λ − t , for t < λ {\displaystyle {\frac {\lambda }{\lambda -t}},{\text{ for }}t<\lambda }
Cf
λ λ − i t {\displaystyle {\frac {\lambda }{\lambda -it}}}
Fisher information
1 λ 2 {\displaystyle {\frac {1}{\lambda ^{2}}}}
Kullback leibler divergence
ln ⁡ λ 0 λ + λ λ 0 − 1 {\displaystyle \ln {\frac {\lambda _{0}}{\lambda }}+{\frac {\lambda }{\lambda _{0}}}-1}

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Image
Exponential distribution cdf - public domain.svg
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Commons category
Exponential distribution
has characteristic
memorylessness
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Sources (4)

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Article · Deutsch

Die Exponentialverteilung (auch negative Exponentialverteilung) ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung über der Menge der nicht-negativen reellen Zahlen, die durch eine Exponentialfunktion gegeben ist. Sie wird als Modell vorrangig bei der Beantwortung der Frage nach der Länge von zufälligen Zeitintervallen benutzt, wie z. B. * Zeit zwischen zwei Anrufen * Lebensdauer von Atomen beim radioaktiven Zerfall * Lebensdauer von Bauteilen, Maschinen und Geräten, wenn Alterungserscheinungen nicht betrachtet werden müssen. * als grobes Modell für kleine und mittlere Schäden in Hausrat, Kraftfahrzeug-Haftpflicht, Kasko in der Versicherungsmathematik steht für die Zahl der erwarteten Ereignisse pro Einheitsintervall. Wie aus dem Diagramm ersichtlich, sind kürzere Intervalle zwischen Ereignissen (Intervalllänge ) wahrscheinlicher. Seltener treten aber auch sehr lange Intervalle auf. Die Wahrscheinlichkeitsdichte kann durchaus Werte >1 annehmen (z. B. für ), da die Fläche unter der Kurve auf 1 normiert ist (Normierungseigenschaft). Konkrete Wahrscheinlichkeitsangaben über das Eintreten des nächsten Ereignisses gewinnt man hier am ehesten aus der . Oft ist die tatsächliche Verteilung keine Exponentialverteilung, jedoch ist die Exponentialverteilung einfach zu handhaben und wird zur Vereinfachung unterstellt. Sie ist anwendbar, wenn ein Poisson-Prozess vorliegt, also die poissonschen Annahmen erfüllt sind. Die Exponentialverteilung ist ein Teil der viel größeren und allgemeineren Exponentialfamilie, einer Klasse von Wahrscheinlichkeitsmaßen, die sich durch eine leichte Handhabbarkeit auszeichnen.

Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA

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