指数分布无记忆性公式（指数分布）

当前大家对于指数分布都是颇为感兴趣的，大家都想要了解一下指数分布，那么小美也是在网络上收集了一些关于指数分布的一些信息来分享给大家，希望能够帮到大家哦。

1、在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。

2、 这是伽马分布的一个特殊情况。

3、 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。

4、 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。

5、指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。

6、指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。

7、这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。

8、即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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