指数分布の計算：期待値(平均)，分散，標準偏差，累積分布関数の求め方【確率論】

【この記事の概要】

指数分布の確率密度関数から，指数確率変数の期待値(平均) E[X]，分散 V[X]，標準偏差 √V[X]，および指数分布の累積分布関数FX(x) を計算する方法を示します．一般に，連続確率変数の期待値は，確率密度関数とその引数の積を積分することにより得られます．

また，統計学における標本平均・標本分散・標本標準偏差の定義式も示します．こちらは「確率論における期待値・分散・標準偏差」とは関連しつつも区別される概念であり，定義式も異なります．

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1 指数分布の期待値・分散・標準偏差・累積分布関数
2 指数分布の期待値の計算・求め方
3 指数分布の分散と標準偏差の計算・求め方
4 指数分布の累積分布関数の計算・求め方
5 標本平均，標本分散，標本標準偏差【統計学】

指数分布の期待値・分散・標準偏差・累積分布関数

指数分布(exponential distribution)の確率密度関数(probability distribution function; PDF)

(1) $\begin{equation*} f_X(x) := \lambda e^{-\lambda x} \quad \quad ( 0\leq x \leq \infty) \end{equation*}$

が与えられたとき，その期待値(expected value) $E[X]$ ，分散(variance) $V[X]$ ，標準偏差(standard deviation) $\sqrt{V[X]}$ ，および累積分布関数(cumulative distribution function; CDF) $F_X(x)$ は，それぞれ以下のようになる．

指数分布の期待値・分散・標準偏差・累積分布関数

期待値：

(2) $\begin{equation*} E[X] = \frac{1}{\lambda} \end{equation*}$

分散：

(3) $\begin{equation*} V[X] = \frac{1}{\lambda^2} \end{equation*}$

標準偏差：

(4) $\begin{equation*} \sqrt{V[X]} = \frac{1}{\lambda} \end{equation*}$

累積分布関数：

(5) $\begin{equation*} F_X(x) = 1 - e^{-\lambda x} \end{equation*}$

指数分布とは何か【確率論】

2019年6月25日

指数分布の期待値の計算・求め方

指数分布の期待値は次の計算で求めることができる．

(6) $\begin{eqnarray*} E[X]&=& \int_A xf_X(x)dx \\ &=& \int_0^{\infty} x\lambda e^{-\lambda x}dx \\ &=& \left[ -x e^{-\lambda x} \right]_0^{\infty} - \int_0^{\infty} - e^{-\lambda x}dx \\ &=& \int_0^{\infty} e^{-\lambda x}dx \\ &=& \left[ -\frac{1}{\lambda} e^{-\lambda x} \right]_0^{\infty} \\ &=& \frac{1}{\lambda} \end{eqnarray*}$

指数分布の分散と標準偏差の計算・求め方

指数分布の分散は次の計算で求めることができる．

(7) $\begin{eqnarray*} V[X]&=& E\left( (X - E[X])^2 \right) \\ &=&E[X^2] - E[X]^2 \\ &=& \int_0^{\infty} x^2 \lambda e^{-\lambda x}dx - \left(\frac{1}{\lambda}\right)^2\\ &=& \left[ -x^2 e^{-\lambda x} \right]_0^{\infty} - \int_0^{\infty} - 2 x e^{-\lambda x}dx - \frac{1}{\lambda^2}\\ &=& \left[ 2x\cdot \left(-\frac{1}{\lambda}\right)\cdot e^{-\lambda x} \right]_0^{\infty} - \int_0^{\infty} - 2\cdot \left(-\frac{1}{\lambda}\right)\cdot e^{-\lambda x}dx - \frac{1}{\lambda^2}\\ &=& \int_0^{\infty} \frac{2}{\lambda} e^{-\lambda x}dx - \frac{1}{\lambda^2}\\ &=& \left[ -\frac{2}{\lambda^2} e^{-\lambda x} \right]_0^{\infty} - \frac{1}{\lambda^2}\\ &=& \frac{2}{\lambda^2} - \frac{1}{\lambda^2} \\ &=& \frac{1}{\lambda^2} \end{eqnarray*}$

標準偏差は分散の正平方根なので

(8) $\begin{equation*} \sqrt{V[X]} = \frac{1}{\lambda} \end{equation*}$

となる．

指数分布の累積分布関数の計算・求め方

指数分布の累積分布関数は次の計算で求めることができる．

(9) $\begin{eqnarray*} F_X(x)&=& \int_0^x f_X(t)dt \\ &=& \int_0^x \lambda e^{-\lambda t}dt \\ &=& \left[ - e^{-\lambda t} \right]_0^x \\ &=& 1 - e^{-\lambda x} \end{eqnarray*}$