ベストアンサー
指数分布に従って変数の原点をシフトすると、その分布はシフトされた指数分布と呼ばれます。 。平均は位置不変ではないことがわかっているので、平均はランダム変数をシフトする方向にシフトしますが、分散は位置不変であるため、同じままです。
Xが次のランダム変数であるとします。指数分布-平均0、分散1。次にpdf-
f（x）= e ^ -x、xが0より大きい
とし、X = x + c
Xの分布はf（x）= e ^-（xc）、xはcより大きい
平均はc（0 + c）、分散は1（同じ）以前の値として）。
回答
これは連続確率分布のファミリーです。ランダム変数Xは、すべてのx \ geqに対して、レート\ lambdaの指数分布を持っていると言います。 0、\ mathbf {P}（X \ geq x）= e ^ {-\ lambdax}。このような変数Xの期待値は1 / \ lambdaです。
指数変数は通常、ランダムなタイミングのイベントの待機を表します。指数分布の主な特徴は、その「無記憶」です。これは、イベントが最初の1分間に発生する可能性があることを意味します。これは、変数にレートがある場合は1-e ^ {-\ lambda}であり、5分経ってもイベントが発生しない場合は、「条件付き」です。 「6分が経過する前に発生する確率は同じ1-e ^ {-\ lambda}です。イベントが発生していない時間が経過した後は、次の1分間に発生する可能性が同じです。
顧客がコーヒーショップに入る時間と、生まれたり死んだりする人との間の時間は、指数関数的に分散されます。