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→"幂律"相关概念的区分
*指数分布：
*指数分布：
指数分布一个重要特征是'''无记忆性'''（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当<math>s,t>0</math>时有<math>P(T>t+s|T>t)=P(T>s)</math>。即，如果<math>T</math>是某一元件的寿命，已知元件使用了<math>t</math>小时，它总共使用至少<math>s+t</math>小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少<math>s</math>小时的概率相等。其概率密度函数如下：
指数分布一个重要特征是'''无记忆性'''（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当<math>s,t>0</math>时有<math>P(T>t+s|T>t)=P(T>s)</math>。即，如果<math>T</math>是某一元件的寿命，已知元件使用了<math>t</math>小时，它总共使用至少<math>s+t</math>小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少<math>s</math>小时的概率相等。其概率密度函数如下：
<math>f(x)={(λe^(-λx),&x≥0@0,&x＜ 0)┤</math>
[[文件:指数分布.png|缩略图|居中]]
其中<math>λ > 0</math>是分布的一个参数，常被称为'''率参数'''（Rate parameter），即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是<math>[0,∞)</math>。如果一个随机变量<math>X</math>呈指数分布，则可以写作：<math>X \sim E（λ）</math>。
其中<math>λ > 0</math>是分布的一个参数，常被称为'''率参数'''（Rate parameter），即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是<math>[0,∞)</math>。如果一个随机变量<math>X</math>呈指数分布，则可以写作：<math>X \sim E（λ）</math>。