The Exponential Distribution La distribución exponencial es una de las más usadas en estadística, especialmente para modelar tiempos de espera y procesos de Poisson.
Descripción: Calcula la densidad de probabilidad (PDF) de la distribución exponencial para uno o varios valores de x.
x: Valor o vector de valores donde se desea calcular la densidad.
rate: Tasa de la distribución (inversa de la media). Por defecto es 1.
log: Si es TRUE, devuelve el logaritmo de la densidad.
Descripción: Calcula la probabilidad acumulada (CDF) hasta un valor q, es decir, P(X ≤ q).
q: Valor o conjunto de valores para obtener la probabilidad acumulada.
rate: Tasa de la distribución (por defecto 1).
lower.tail: Si es TRUE, devuelve P(X ≤ q); si es FALSE, P(X > q).
log.p: Si es TRUE, devuelve el logaritmo de la probabilidad.
Descripción: Obtiene el cuantil correspondiente a una probabilidad p, es decir, el valor x tal que P(X ≤ x) = p.
p: Probabilidad acumulada (entre 0 y 1).
rate: Tasa de la distribución (por defecto 1).
lower.tail: Si es TRUE, busca P(X ≤ x); si es FALSE, P(X > x).
log.p: Si es TRUE, interpreta p en logaritmo.
Descripción: Genera n valores aleatorios que siguen una distribución exponencial con tasa rate.
n: Cantidad de observaciones aleatorias a generar.
rate: Tasa de la distribución (por defecto 1).
# Parámetro de la distribución exponencial
lambda <- 0.5 # Tasa (rate)
# Rango de valores en el eje x para la gráfica
x <- seq(0, 10, length.out = 100)
# Gráfico de la función de densidad de probabilidad (PDF)
densidad <- dexp(x, rate = lambda)
plot(x, densidad, type = "l", col = "red", lwd = 2,
main = "Función de Densidad de Probabilidad (PDF) de la Distribución Exponencial",
xlab = "Valores", ylab = "Densidad")