Modele el tiempo entre eventos independientes que ocurren a una tasa promedio constante.
Parámetros de distribución
Promedio de eventos por unidad de tiempo (por ejemplo, 2 llamadas/hora)
El punto en el que desea calcular la probabilidad.
Análisis estadístico
Probabilidad acumulada P(X ≤ x) (1.00)63.2121%
Media (1/λ)1.0000
Desviación estándar (σ)1.0000
PDF (densidad)0.3679
Overview
La distribución exponencial es la análoga continua de la distribución geométrica. Describe el tiempo entre eventos independientes que ocurren a una tasa promedio constante. Se utiliza ampliamente en física, ingeniería de confiabilidad y teoría de colas.
💡
Pro Tips
El parámetro de tasa λ debe ser positivo (λ > 0).
El valor x debe ser no negativo (x ≥ 0).
La media de la distribución es 1/λ, que representa el tiempo de espera promedio entre eventos.
!
Fun Facts
"La distribución exponencial no tiene memoria: la probabilidad de que ocurra un evento en el siguiente intervalo es independiente de cuánto tiempo ha pasado."
"Es la única distribución continua que tiene la propiedad sin memoria."
"Los ingenieros utilizan esto para predecir el tiempo medio entre fallas (MTBF) de los componentes de hardware."
