让 x1 x2....x10 遵循 iid 指数分布

在概率论和统计学中，指数分布是一种连续概率分布，描述了时间间隔的概率分布，具有无记忆性。iid是独立同分布的缩写，表示数据的每个观测值都是独立采样，并且来自同一分布。

在本文中，我们将介绍如何使用Python生成符合 iid 指数分布的随机变量序列x1, x2, … , x10，并提供样例代码和结果展示。

代码实现

使用Python中的NumPy库来实现，步骤如下：

第一步：导入库

import numpy as np

第二步：定义参数

指数分布需要参数λ(lambda)，它表示每个事件发生的速率。在本例中，我们将λ设为1。

lam = 1

第三步：生成随机变量序列x1, x2, … , x10

使用NumPy的random模块中的exponential函数生成指数分布的随机变量。

x = np.random.exponential(scale=1/lam, size=10)

具体步骤代码如下：

import numpy as np

# 定义参数
lam = 1

# 生成随机变量序列x1, x2, … , x10
x = np.random.exponential(scale=1/lam, size=10)
print(x)

结果展示

运行上述代码后，将得到一个长度为10的随机变量序列，每个数值代表该事件的时间间隔。

以样例代码为例，我们运行结果如下：

[0.05617154 0.53146967 0.61552419 0.46275634 1.07298638 0.95430053
 0.14056701 0.18185366 0.28001353 1.48339327]

以上就是如何让 x1 x2....x10 遵循 iid 指数分布的介绍及实现代码，希望本文能对你有所帮助。