指数分布(Exponential distribution)

確率変数$X$の確率密度関数が

$\displaystyle f(x) = \left\{\begin{array}{ll}
\lambda e^{-\lambda x}, & 0 < x < \infty\\
0, & -\infty < x < 0
\end{array}\right.$

で与えられるとき,確率変数は指数分布(Exponential distribution)に従うといい, $ X \sim E_{x}(\lambda)$で表します.ここで,

$\displaystyle \Gamma(\alpha) = \int_{0}^{\infty}x^{\alpha-1}e^{-x}dx$

で与えられる.


$\displaystyle E(X)$ $\displaystyle =$ $\displaystyle \int_{0}^{\infty}x(\lambda e^{-\lambda x})dx = \lambda \int_{0}^{...
...da x}dx\\
du = dx & v = -\frac{1}{\lambda}e^{-\lambda x}\\
\end{array}\right)$  
  $\displaystyle =$ $\displaystyle \lambda\left[-\frac{1}{\lambda}xe^{-\lambda x} + \frac{1}{\lambda^{2}}e^{-\lambda x}\right]_{0}^{\infty}$  
  $\displaystyle =$ $\displaystyle \frac{1}{\lambda}$  

これより,期待値 $ E(X) = \frac{1}{\lambda}$となる.

分散は母関数を用いて求める.

$\displaystyle \Phi(t)$ $\displaystyle =$ $\displaystyle E(e^{tX}) = \int_{-\infty}^{\infty}e^{tx}\lambda e^{-\lambda x}dx$  
  $\displaystyle =$ $\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty}\lambda e^{(t-\lambda)x}dx$  
  $\displaystyle =$ $\displaystyle \lambda \frac{1}{t -\lambda}e^{(t-\lambda)x}\mid_{-\infty}^{\infty}$  
  $\displaystyle =$ $\displaystyle -\frac{\lambda}{t - \lambda}$  

これより,

$\displaystyle \Phi'(t) = \frac{\lambda}{(t-\lambda)^{2}}, \Phi'(0) = \frac{\lambda}{\lambda^{2}} = \frac{1}{\lambda}$

演習問題 4..6  

II. ある人の通話時間$X$は平均3分の指数分布に従うものとする.
(a) その人の通話が4分以内に終わる確率を求めよ.
(b) また,その人が通話をはじめてから2分が経過しているとき,その後4分以内に終わる確率を求めよ.