A distribuição exponencial é uma distribuição de probabilidade que é utilizada para modelar o tempo que devemos esperar até que um determinado evento ocorra.

Se uma variável aleatória X segue uma distribuição exponencial, então o função de densidade de probabilidade de X pode ser escrito como:

f (x; λ) = λe-λx

onde:

  • λ: o parâmetro de taxa
  • e: Uma constante aproximadamente igual a 2,718

O função de distribuição cumulativa de X pode ser escrito como:

F (x; λ) = 1 - e-λx

Este tutorial explica como desenhar um PDF e um CDF para a distribuição exponencial no R.

Representação gráfica de uma função de densidade de probabilidade

O código seguinte mostra como traçar uma PDF de uma distribuição exponencial com o parâmetro de taxa λ = 0,5:

 curva ( dexp (x, taxa = .5), from=0, to=10, col="blue") 

O código a seguir mostra como traçar várias PDFs de uma distribuição exponencial com vários parâmetros de taxa:

 #plotar curvas PDF curve ( dexp (x, rate = .5), from=0, to=10, col="blue") curve ( dexp (x, rate = 1), from=0, to=10, col="red", add= TRUE ) curve ( dexp (x, rate = 1.5), from=0, to=10, col="purple", add= TRUE ) #add legend legend (7, .5, legend=c(" rate=.5 ", " rate=1 ", " rate=1.5 "), col=c(" blue ", " red ", " purple "), lty=1, cex=1.2) 

Traçar uma função de distribuição cumulativa

O código seguinte mostra como traçar uma CDF de uma distribuição exponencial com o parâmetro de taxa λ = 0,5:

 curva ( pexp (x, taxa = .5), from=0, to=10, col="blue") 

O código a seguir mostra como traçar vários CDFs de uma distribuição exponencial com vários parâmetros de taxa:

 #plotar curvas CDF curve ( pexp (x, rate = .5), from=0, to=10, col="blue") curve ( pexp (x, rate = 1), from=0, to=10, col="red", add= TRUE ) curve ( pexp (x, rate = 1.5), from=0, to=10, col="purple", add= TRUE ) #add legend legend (7, .9, legend=c(" rate=.5 ", " rate=1 ", " rate=1.5 "), col=c(" blue ", " red ", " purple "), lty=1, cex=1.2)