Показательное распределение непрерывной случайной величины

Определение.Показательным (экспоненциальным)называется распределение вероятностей непрерывной случайной величины Х, плотность вероятности которой определяется формулой

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

где l - положительное число. Найдем закон распределения.

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Графики функции распределения и плотности распределения:

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

l 1

0 x 0 x

Найдем математическое ожидание случайной величины, подчиненной показательному распределению:

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Результат получен с использованием того факта, что

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Для нахождения дисперсии найдем величину Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru :

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru .

Дважды интегрируя по частям, аналогично рассмотренному случаю, получим:

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Тогда Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Таким образом: Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Очевидно, что в случае показательного распределения математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение равны.

Также легко определить и вероятность попадания случайной величины, подчиненной показательному закону распределения, в заданный интервал:

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Показательное распределение широко используется в теории надежности.

Допустим, некоторое устройство начинает работать в момент времени Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru , а через какое– то время t происходит отказ устройства.

Обозначим Т непрерывную случайную величину – длительность безотказной работы устройства.

Таким образом, функция распределения Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru определяет вероятность отказа за время длительностью t.

Вероятность противоположного события (безотказная работа в течение времени t) равна Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Определение.Функцией надежностиПоказательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ruназывают функцию, определяющую вероятность безотказной работы устройства в течение времени t.

Часто на практике длительность безотказной работы подчиняется показательному закону распределению.

Вообще говоря, если рассматривать новое устройство, то вероятность отказа в начале его функционирования будет больше, затем количество отказов снизится и будет некоторое время иметь практически одно и то же значение. Затем (когда устройство выработает свой ресурс) количество отказов будет возрастать.

Другими словами, можно сказать, что функционирование устройства на протяжении всего существования (в смысле количества отказов) можно описать комбинацией двух показательных законов (в начале и конце функционирования) и равномерного закона распределения.

Функция надежности для какого- либо устройства при показательном законе распределения равна:

Показательное распределение непрерывной случайной величины - student2.ru

Данное соотношение называют показательным законом надежности.

Важным свойством, позволяющим значительно упростить решение задач теории надежности, является то, что вероятность безотказной работы устройства на интервале времени t не зависит от времени предшествующей работы до начала рассматриваемого интервала, а зависит только от длительности времени t.

Таким образом, безотказная работа устройства зависит только от интенсивности отказов l и не зависит от безотказной работы устройства в прошлом.

Так как подобным свойством обладает только показательный закон распределения, то этот факт позволяет определить, является ли закон распределения случайной величины показательным или нет.

Наши рекомендации