λ = 1, t = 1
率パラメータ (λ): 1; 時間 (t): 1
中央値: 0.6931471806; 平均（平均時間）: 1; 累積分布関数（CDF）: 0.6321205588; 確率密度関数（PDF）: 0.3678794412
指数分布計算機
統計0.0(0)
ポアソン過程でイベントが発生するまでの時間に関連する確率を計算します。指数分布は、平均発生率が与えられた場合に、イベントが発生するまでの時間をモデル化します。
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使い方
数ステップで使えます
入力を順に確認し、1つのシナリオだけに頼らず結果を比較してください。
ステップ 1
率パラメータ (λ), 時間 (t) → 中央値, 平均（平均時間）, 累積分布関数（CDF）, 確率密度関数（PDF）
使用例
シナリオ確認
自分の値を試す前に、これらの例で計算機の動作を確認してください。
λ = 2, t = 0.5
率パラメータ (λ): 2; 時間 (t): 0.5
中央値: 0.3465735903; 平均（平均時間）: 0.5; 累積分布関数（CDF）: 0.6321205588; 確率密度関数（PDF）: 0.7357588823
λ = 0.5, t = 2
率パラメータ (λ): 0.5; 時間 (t): 2
中央値: 1.386294361; 平均（平均時間）: 2; 累積分布関数（CDF）: 0.6321205588; 確率密度関数（PDF）: 0.1839397206
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