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しすうぶんぷ

指数分布

Exponential distribution

ある事象が発生してから次に発生するまでの時間間隔を示す確率分布です。過去の結果が将来に影響しない記憶なし性質を持ち、機器の故障間隔の予測分析などに適しています。

詳しい説明

1. 定義

指数分布は、単位時間あたり平均λ回発生するランダムな事象について、ある事象が起きてから次に起きるまでの時間間隔Xが従う確率分布です(DOM-1302(基本情報技術者試験シラバス Ver.9.2)テクノロジ系 大分類1 基礎理論 2.応用数学(1)確率、用語例「指数分布」)。ポアソン分布と表裏の関係にあり、過去の経過時間に関わらず次の発生までの期待時間が変わらない「記憶なし性質」を持ちます。

2. 計算式とその意味

確率密度関数はf(x)=λe^(−λx)(x≧0)で表されます。λは単位時間あたりの平均発生回数(故障率など)です。平均発生間隔(期待値)は1/λで求まります。

3. 計算例

ある部品が平均して10時間に1回の頻度で故障するとき、λ=1/10(1時間あたり0.1回)です。次の故障までの平均時間(期待値)は1/λ=10時間と求まります。λが大きいほど(発生頻度が高いほど)、次の発生までの平均時間は短くなります。

4. 検定試験での視点

「発生から次の発生までの時間間隔」を表す点、記憶なし性質、ポアソン分布との対応関係(回数の分布か時間の分布か)が問われます。

5. 紛らわしい制度・語との違い

ポアソン分布との違いは何を表すかです。ポアソン分布は単位時間あたりの「発生回数」の分布であるのに対し、指数分布は発生と発生の間の「時間間隔」の分布です。同じλから導かれる、表裏一体の分布です。

試験で問われること

基本情報技術者試験

  • 「発生から次の発生までの時間間隔」を表す点が問われます。
  • 記憶なし性質(過去に関係なく次の発生までが一定)が問われます。
  • ポアソン分布との対応関係(回数の分布か時間の分布か)が問われます。