Экспоненциальное распределение нормальной величины c. Экспоненциальное (показательное) распределение

Рассмотрим Экспоненциальное распределение, вычислим его математическое ожидание, дисперсию, медиану. С помощью функции MS EXCEL ЭКСП.РАСП() построим графики функции распределения и плотности вероятности. Сгенерируем массив случайных чисел и произведем оценку параметра распределения.

(англ. Exponential distribution ) часто используется для расчета времени ожидания между случайными событиями. Ниже описаны ситуации, когда возможно применение Экспоненциального распределения :

• Промежутки времени между появлением посетителей в кафе;
• Промежутки времени нормальной работы оборудования между появлением неисправностей (неисправности возникают из-за случайных внешних влияний, а не по причине износа, см. );
• Затраты времени на обслуживание одного покупателя.

Генерация случайных чисел

Для генерирования массива чисел, распределенных по экспоненциальному закону , можно использовать формулу =-LN(СЛЧИС())/ λ

Функция СЛЧИС() генерирует от 0 до 1, что как раз соответствует диапазону изменения вероятности (см. файл примера лист Генерация ).

Если случайные числа содержатся в диапазоне B14:B213 , то оценку параметра экспоненциального распределения λ можно сделать с использованием формулы =1/СРЗНАЧ(B14:B213) .

Задачи

Экспоненциальное распределение широко используется в такой дисциплине как Техника обеспечения надежности (Reliability Engineering). Параметр λ называется интенсивность отказов , а 1/ λ – среднее время до отказа .

Предположим, что электронный компонент некой системы имеет срок полезного использования, описываемый Экспоненциальным распределением с интенсивностью отказа равной 10^(-3) в час, таким образом, λ = 10^(-3). Среднее время до отказа равно 1000 часов. Для того чтобы подсчитать вероятность, что компонент выйдет из строя за Среднее время до отказа, то нужно записать формулу:

Т.е. результат не зависит от параметра λ .

В MS EXCEL решение выглядит так: =ЭКСП.РАСП(10^3; 10^(-3); ИСТИНА)

Задача . Среднее время до отказа некого компонента равно 40 часов. Найти вероятность, что компонент откажет между 20 и 30 часами работы. =ЭКСП.РАСП(30; 1/40; ИСТИНА)- ЭКСП.РАСП(20; 1/40; ИСТИНА)

СОВЕТ : О других распределениях MS EXCEL можно прочитать в статье .

Отметим здесь основные понятия и формулы, связанные с показательным распределением непрерывной случайной величины $X$ не вдаваясь в подробности их вывода.

Определение 1

Показательным или экспоненциальным распределения непрерывной случайной величины $X$ называется распределение, плотность которого имеет вид:

Рисунок 1.

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 $\gamma $ - 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 $(\alpha ,\beta)$ при показательном распределении вычисляется по следующей формуле:

Математическое ожидание : $M\left(X\right)=\frac{1}{\gamma }.$

Дисперсия : $D\left(X\right)=\frac{1}{{\gamma }^2}.$

Среднее квадратическое отклонение: $\sigma \left(X\right)=\frac{1}{\gamma }$.

Пример задачи на показательное распределение

Пример 1

Случайная величина $X$ подчиняется экспоненциальному закону распределения. На участке области определения $\left \

Непрерывная случайная величина имеет показательный (экспоненциальный ) закон распределения с параметром , если ее плотность вероятности имеет вид :

(12.1)

Здесь постоянная положительная величина. Т.о. показательное распределение определяется одним положительным параметром . Найдем интегральную функцию показательного распределения:

(12.3)

Рис. 12.1. Дифференциальная функция показательного распределения ()

Рис. 12.2. Интегральная функция показательного распределения ()

Числовые характеристики показательного распределения

Вычислим математическое ожидание и дисперсию показательного распределения:

Для вычисления дисперсии воспользуемся одним из ее свойств:

Т.к. , то остается вычислить :

Подставив (12.6) в (12.5), окончательно получим:

(12.7)

Для случайной величины, распределенной по показательному закону, математическое ожидание равно среднему квадратическому отклонению.

Пример 1. Написать дифференциальную и интегральную функции показательного распределения, если параметр .

Решение . а) Плотность распределения имеет вид:

б) Соответствующая интегральная функция равна:

Пример 2. Найти вероятность попадания в заданный интервал для СВ , распределенной по экспоненциальному закону

Решение . Найдем решение, вспомнив, что: . Теперь с учетом (12.3) получим:

Функция надежности

Будем называть элементом некоторое устройство, независимо от того "простое" оно или "сложное". Пусть элемент начинает работать в момент времени , а по истечении времени длительностью происходит отказ. Обозначим через непрерывную СВ – длительность времени безотказной работы элемента. Если элемент проработает безотказно (до наступления отказа) время, меньшее чем , то, следовательно, за время длительностью наступит отказ. Таким образом, вероятность отказа за время длительностью определяется интегральной функцией:

. (12.8)

Тогда вероятность безотказной работы за то же время длительностью равна вероятности противоположного события, т.е.

Функцией надежности называют функцию, определяющую вероятность безотказной работы элемента за время длительностью .

Часто длительность времени безотказной работы элемента имеет показательное распределение, интегральная функция которого равна:

. (12.10)

Тогда, в случае показательного распределения времени безотказной работы элемента и с учетом (12.9) функция надежности будет равна:

. (12.11)

Пример 3. Время безотказной работы элемента распределено по показательному закону при ( время в часах). Найти вероятность того, что элемент проработает безотказно 100 часов.

Решение . В нашем примере , тогда воспользуемся (12.11):

Показательный закон надежности весьма прост и удобен для решения практических задач. Этот закон обладает следующим важным свойством:

Вероятность безотказной работы элемента на интервале времени длительностью не зависит от времени предшествующей работы до начала рассматриваемого интервала, а зависит только от длительности времени (при заданной интенсивности отказов ).

Докажем это свойство, введя следующие обозначения:

безотказная работа элемента на интервале длительностью ;

Тогда событие состоит в том, что элемент безотказно работает на интервале длительностью . Найдем вероятности этих событий по формуле (12.11), полагая, что время безотказной работы элемента подчинено показательному закону:

Найдем условную вероятность того, что элемент будет работать безотказно на интервале времени при условии, что он уже проработал безотказно на предшествующем интервале времени:

(12.13)

Мы видим, что полученная формула не зависит от , а только от . Сравнивая (12.12) и (12.13) можно сделать вывод, что условная вероятность безотказной работы элемента на интервале длительностью , вычисленная в предположении, что элемент проработал безотказно на предшествующем интервале, равна безусловной вероятности.

Итак, в случае показательного закона надежности, безотказная работа элемента "в прошлом" не сказывается на величине вероятности его безотказной работы "в ближайшем будущем".

Элементы комбинаторики

Пространство элементарных событий. Случайные события.

Вероятность

Современное понятие вероятности

Классическая вероятностная схема

Геометрические вероятности

Закон сложения вероятностей

Теорема умножения вероятностей

Формула полной вероятности

Теорема гипотез. Формула Байеса.

Повторение испытаний. Схема Бернулли.

Локальная теорема Муавра-Лапласа

Интегральная теорема Муавра-Лапласа

Теорема Пуассона (Закон редких событий)

Случайные величины

Функции распределения

Непрерывная случайная величина и плотность распределения

Основные свойства плотности распределения

Числовые характеристики одномерной случайной величины

Свойства математического ожидания

Моменты случайной величины

Свойства дисперсии

Асимметрии и эксцесс

Многомерные случайные величины

Свойства двумерной функции распределения

Плотность вероятности двумерной случайной величины

Задача Бюффона

Условная плотность распределения

Числовые характеристики системы случайных величин

Свойства коэффициента корреляции

Нормальный (гауссов) закон распределения

Вероятность попадания на интервал

Свойства нормальной функции распределения

Распределение ("хи–квадрат")

Показательный (экспоненциальный) закон распределения

Числовые характеристики показательного распределения

Функция надежности

Экспоненциальный закон распределения называемый также основным законом надежности, часто используют для прогнозирования надежности в период нормальной эксплуатации изделий, когда постепенные отказы еще не проявились и надежность характеризуется внезапными отказами. Эти отказы вызываются неблагоприятным стечением многих обстоятельств и поэтому имеют постоянную интенсивность. Экспоненциальное распределение находит довольно широкое применение в теории массового обслуживания, описывает распределение наработки на отказ сложных изделий, время безотказной работы элементов радиоэлектронной аппаратуры.

Приведем примеры неблагоприятного сочетания условий работы деталей машин, вызывающих их внезапный отказ. Для зубчатой передачи это может быть действием максимальной нагрузки на наиболее слабый зуб при его зацеплении; для элементов радиоэлектронной аппаратуры - превышение допустимого тока или температурного режима.

Плотность распределения экспоненциального закона (рис. 1) описывается соотношением

f (x ) = λe −λ x ; (3)

функция распределения этого закона - соотношением

F (x ) = 1− e −λ x ; (4)

функция надежности

P (x ) = 1− F (x ) = e −λ x ; (5)

математическое ожидание случайной величины Х

дисперсия случайной величины Х

(7)

Экспоненциальный закон в теории надежности нашел широкое применение, так как он прост для практического использования. Почти все задачи, решаемые в теории надежности, при использовании экспоненциального закона оказываются намного проще, чем при использовании других законов распределения. Основная причина такого упрощения состоит в том, что при экспоненциальном законе вероятность безотказной работы зависит только от длительности интервала и не зависит от времени предшествующей работы.

Риc. 1. График плотности экспоненциального распределения

Пример 2. По данным эксплуатации генератора установлено, что наработка на отказ подчиняется экспоненциальному закону с параметром λ=2*10 -5 ч -1 . Найти вероятность безотказной работы за время t =100 ч. Определить математическое ожидание наработки на отказ.

Р е ш е н и е. Для определения вероятности безотказной работы воспользуемся формулой (5), в соответствии с которой

Математическое ожидание наработки на отказ равно