在統計學中，exp()函數（指數函數）經常被用于概率分布和統計模型的建立
泊松分布（Poisson Distribution）：泊松分布是一種離散概率分布，用于描述單位時間或單位空間內稀有事件發生的次數。在泊松分布中，事件發生的概率可以表示為λ^k * exp(-λ)，其中λ是單位時間或單位空間內事件發生的平均次數，k是實際發生的次數。
指數分布（Exponential Distribution）：指數分布是一種連續概率分布，用于描述時間間隔的概率。在指數分布中，事件之間的時間間隔的概率密度函數可以表示為λ * exp(-λx)，其中λ是事件發生的速率，x是實際的時間間隔。
高斯分布（Gaussian Distribution）：高斯分布是一種連續概率分布，也稱為正態分布。在高斯分布中，概率密度函數可以表示為exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))，其中μ是分布的均值，σ是標準差。
對數線性模型（Log-linear models）：對數線性模型是一種廣泛應用于統計學的方法，用于建立多元回歸模型。在對數線性模型中，因變量的對數與自變量的線性組合之間存在關系，這種關系可以通過最小二乘法或者最大似然法來估計。在這些模型中，指數函數經常用于將對數轉換回原始比例。
極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）：極大似然估計是一種統計方法，用于根據觀測到的數據估計模型參數。在極大似然估計中，我們尋找能使得觀測數據出現的概率最大的參數值。在這個過程中，指數函數經常出現在似然函數的計算中。
這些只是exp()函數在統計學中的一些應用，實際上，指數函數在統計學中的應用非常廣泛，包括很多其他的概率分布和統計模型。
