一、引言
在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数以及正态分布，《人工智能数学基础–概率与统计13：连续随机变量的标准正态分布》介绍了标准正态分布，本文将继续介绍几个连续随机变量的分布函数。
二、指数分布
2.1、定义
若随机变量X有概率密度函数：
则称X服从指数分布，其中λ为参数，其值大于0，当x大于0时，-λx为负数，因此该分布也称为负指数分布。
对于指数分布来说，当x≤0时，f（x）= 0，表示随机变量取负值的概率为0，故X只取正值，函数f（x）在x=0处不连续。
2.2、指数分布的分布函数
指数分布的分布函数
2.3、指数分布的适用场景及推导
指数分布最常见的一个场景是寿命分布。
设想一种大批生产的电子元件，其寿命X 是随机变量，以F(x)记X的分布函数。证明：在一定的条件下，F(x)就是指数分布的分布函数。
为了证明要进行技术上“无老化”的假定，就是说，“元件在时刻x尚为正常工作的条件下，其失效率总保持为某个常数λ>0，与x无关。失效率就是单位长度时间内失效的概率。用条件概率的形式，上述假定可表达为：
此式解释如下：
- 元件在时刻x时尚正常工作，表示其寿命大于x，即X>x；
- 在x处，长为h的时间段内失效，即x≤X≤x+h；
- 把这个条件概率除以时间段的长h，即得在x时刻的平均失效率；
- 令h→0，得瞬时失效率，按假定，它应为常数λ。
按条件概率的定义，注意到P(X>x)=1-F(x)，又
有
这个微分方程的通解为(x>0)，当x≤0时，F(x)为0。常数C可用初始条件F(0)=0求出为1。
老猿注：
- 上面这个推导过程用到了极限的定义、条件概率公式、条件概率定义、分布函数的定义及性质，挺有意思的一个推导过程；
(x>0)是通过微分方程求解得到的，这个过程老猿演示如下：
设F(x)=y，则F ′ (x)/(1−F(x))=λ可以化为dy/(dx(1-y))=λ，则可得：
dy/(1-y)=λdx，对该式两边求积分：∫ dy/(1-y)=∫λdx，则得到：
-ln(1-y)+c1 = λx+c2
∴ln(1-y)=-λx+c3
∴
∴y=1-
注意整个推导过程中常数的和差幂运算的结果还是常数，因此有c1、c2、c3和C。
2.4、补充说明
从上面的推导过程可以知道λ的意义就是失效率，失效率越高，平均寿命就越小，因此指数分布描述了无老化时的寿命分布，但实际中“无老化”是不可能的，因而指数分布只是一种近似的寿命分布。对一些寿命长的元件，在初期阶段，老化现象很小，在这一阶段指数分布比较准确相当描述了其寿命分布。
三、威布尔分布
如果将指数分布推导过程中考虑老化的情况，则失效率会随时间上升而上升，故应取为一个x的增函数，其中λ和m都为大于0的常数。在这个条件下，按指数分布的推理，将得出：寿命分布F(x)满足微分方程
结合F(0)=0，得出：
取α = m+1(α>1)，并把λ/(m+1)记为λ，得出：
而当x≤0时F(x)=0，此时的函数F(x)就称为威布尔分布函数。此分布的密度函数为：
威布尔分布和指数分布一样，在可靠性统计分析中占据重要地位，实际上指数分布是威布尔分布的α=1的特例。
三、均匀分布
3.1、定义
设随机变量X有概率密度函数：
则称X服从区间[a,b]上的均匀分布，记为X~R(a,b)，这里a、b是常数，满足 -∞<a<b<∞。
均匀分布的分布函数为：
3.2、均匀分布的一种应用
对于一般分布函数F(x)，如果X~R(0,1)，且F（x）处处连续严格单调递增，其反函数G存在，且G(x) ~ F。
证明：
∵{G(X)≤x}
∴{F(G(X))≤F(x)}
∴{X≤F(x)}
∵X ~ R(0,1)
∴R(0,1)的分布函数为F(x)=x（0<x<1）
∴P(G(X)≤x)=P(X≤F(x))=F(x)
∴G(X) ~ F
因此可以利用均匀分布实现对满足上述条件的一般分布F的模拟。
四、小结
本文是老猿学习中国科学技术大学出版社出版的陈希孺老先生的《概率论与数理统计》的总结和思考，在文中介绍了指数分布、威布尔分布和均匀分布的概念，以及其中一些推导过程，在文中根据老猿自己的理解补充说明了一些推导过程。
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