#include <boost/math/distributions/exponential.hpp>

template <class RealType = double,
          class Policy   = policies::policy<> >
class exponential_distribution;
typedef exponential_distribution<> exponential;
template <class RealType, class Policy>
class exponential_distribution
{
public:
   typedef RealType value_type;
   typedef Policy   policy_type;
   exponential_distribution(RealType lambda = 1);
   RealType lambda()const;
};

экспоненциальное распределениепредставляет собойнепрерывное распределение вероятностейс PDF:

Он часто используется для моделирования времени между независимыми событиями, которые происходят с постоянной средней скоростью.

Следующий график показывает, как меняется распределение для различных значений параметра скорости лямбда:

Member Functions

exponential_distribution(RealType lambda = 1);

ПостроеноЭкспоненциальное распределениес параметромлямбда. Ламбда определяется как взаимный параметр шкалы.

Требуется lambda >0, иначе вызываетdomain_error.

RealType lambda()const;

Функция доступа возвращает лямбда-параметр распределения.

Non-member Accessors

Поддерживаются всеобычные функции доступа, не являющиеся членами, которые являются общими для всех распределений:Кумулятивная функция распределения,Функция плотности вероятности,Количественная,Функция опасности,Кумулятивная функция опасности,среднее,средний,режим,дисперсия,стандартное отклонение,перекос,куртоз,куртоз_избыток,диапазониподдержка.

Доменом случайной переменной является [0, +∞].

Accuracy

Экспоненциальное распределение реализуется с точки зрения стандартных библиотечных функций<exp>,<log>,<log1p>и<expm1>и как таковое должно иметь очень низкие показатели ошибок.

Implementation

В следующей таблице λ является параметром лямбда распределения,xявляется случайной вариацией,pявляется вероятностью иq = 1-p.

references

(См. также справочную документацию по связаннымЭкстремальным распределениям.)