Générer des nombres aléatoires à partir d'une distribution exponentielle

• Eh bien, rexp est à l'aide de rate comme deuxième paramètre, et mean=1/rate, donc rexp(100, 1./50.0) probablement ce que vous voulez. Avez-vous essayé de bin et tracer?
• Merci pour votre réponse! J'ai tracé un histogramme avec rexp(100, 50) et puis j'ai tracé un histogramme avec rexp(100, 1/50). J'ai lu dans la section d'aide de R et il ne parle de la moyenne=1/taux. Je vais avoir du mal à comprendre pourquoi, moyenne=1/taux?
• > je vais avoir du mal à comprendre pourquoi, moyenne=1/taux?
• I am having a hard time understanding why mean=1/rate?. Eh bien, c'est assez définition standard. Regardez en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution. Ici, le taux est égal à \lambda (tableau de droite), et la moyenne est évidemment inverse du taux (ou le taux est inverse de la moyenne).
• Mettons quelque analogie ici. Supposons que nous avons des événements au fil du temps avec distribution exponentielle (comme, par la décroissance radioactive). Alors, en vertu de l'exposant vous avez multiplication des lambda et le temps, et elle devait être sans dimension. Ainsi, si le temps est en secondes, puis lambda est inversement secondes et ont un sens de la vitesse de dégradation.
• I am having a hard time understanding why mean=1/rate? Un exemple concret: Si les patients arrivent à l'urgence d'un hôpital à un taux de 5 dollars de l'heure, puis le temps entre deux arrivées successives est de 1/5 d'heure. Le temps moyen entre deux occurrences est l'inverse du taux d'occurrences. Si vous pensez que ces arrivées sont un processus de Poisson, puis l'inter-heure d'arrivée a une distribution exponentielle. L'exponentielle peut être décrite en fonction de la vitesse ou de la moyenne, ils sont interchangeables sur le plan conceptuel, mais vous devez savoir qui est utilisé.
• Merci pour l'aide, je comprends mieux!

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