Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Експоненціальний Розподіл | Поширені Неперервні Розподіли
Основи Теорії Ймовірностей
course content

Зміст курсу

Основи Теорії Ймовірностей

Основи Теорії Ймовірностей

1. Базові Поняття Теорії Ймовірностей
2. Ймовірність Складних Подій
3. Поширені Дискретні Розподіли
4. Поширені Неперервні Розподіли
5. Коваріація та Кореляція

book
Експоненціальний Розподіл

Експоненціальний розподіл — це неперервний розподіл ймовірностей, який моделює час між подіями у процесі Пуассона.

Нагадаємо, що процес Пуассона описує кількість подій, які відбулися протягом певного періоду. З іншого боку, експоненціальний розподіл описує час між настанням двох послідовних подій (відстань між двома сусідніми ненульовими точками на графіку вище). Розподіл Пуассона параметризується параметром mu, який визначає середню кількість подій за одиницю часу. Експоненціальний розподіл параметризується параметром scale, який визначає середній час між двома подіями.

Note

Існує чіткий зв'язок між параметром процесу Пуассона mu та параметром експоненціального розподілу scale:
mu = 1 \ scale для однієї одиниці часу

Example

Suppose the average time between customer arrivals at a store is 5 minutes. What is the probability that the next customer arrives within 3 minutes?

We have a Poisson process where an event is the customer's arrival. The average time between two arrivals is 5 minutes. As a result, we can use exponential distribution to calculate the corresponding probability:

12345678910
from scipy.stats import expon # Parameters of the exponential distribution mean_waiting_time = 5 # Calculate that new customer will arrive in less than 3 minutes probability = expon.cdf(3, scale=mean_waiting_time) - expon.cdf(0, scale=mean_waiting_time) # Print the result print(f'The probability that the next customer arrives within 3 minutes is: {probability:.4f}')
copy

Ми також використовуємо метод .cdf() класу scipy.stats.expon із заданим параметром scale для обчислення відповідної ймовірності на інтервалі [0,3].

question mark

Експоненціальний розподіл можна використовувати для моделювання:

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Основи Теорії Ймовірностей

Основи Теорії Ймовірностей

1. Базові Поняття Теорії Ймовірностей
2. Ймовірність Складних Подій
3. Поширені Дискретні Розподіли
4. Поширені Неперервні Розподіли
5. Коваріація та Кореляція

book
Експоненціальний Розподіл

Експоненціальний розподіл — це неперервний розподіл ймовірностей, який моделює час між подіями у процесі Пуассона.

Нагадаємо, що процес Пуассона описує кількість подій, які відбулися протягом певного періоду. З іншого боку, експоненціальний розподіл описує час між настанням двох послідовних подій (відстань між двома сусідніми ненульовими точками на графіку вище). Розподіл Пуассона параметризується параметром mu, який визначає середню кількість подій за одиницю часу. Експоненціальний розподіл параметризується параметром scale, який визначає середній час між двома подіями.

Note

Існує чіткий зв'язок між параметром процесу Пуассона mu та параметром експоненціального розподілу scale:
mu = 1 \ scale для однієї одиниці часу

Example

Suppose the average time between customer arrivals at a store is 5 minutes. What is the probability that the next customer arrives within 3 minutes?

We have a Poisson process where an event is the customer's arrival. The average time between two arrivals is 5 minutes. As a result, we can use exponential distribution to calculate the corresponding probability:

12345678910
from scipy.stats import expon # Parameters of the exponential distribution mean_waiting_time = 5 # Calculate that new customer will arrive in less than 3 minutes probability = expon.cdf(3, scale=mean_waiting_time) - expon.cdf(0, scale=mean_waiting_time) # Print the result print(f'The probability that the next customer arrives within 3 minutes is: {probability:.4f}')
copy

Ми також використовуємо метод .cdf() класу scipy.stats.expon із заданим параметром scale для обчислення відповідної ймовірності на інтервалі [0,3].

question mark

Експоненціальний розподіл можна використовувати для моделювання:

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt