Primero lo hacemos para la variable aleatoria $X$ dotado de una distribución exponencial con parámetro $\lambda=1$ .
$$P(X>r+s\mid X>s)=\frac{P(X>r+s\wedge X>s)}{X>s}=\frac{P(X>r+s)}{X>s}=$$$$ \frac{e^{-r-s}}{e^{-s}}=e^{-r}=P(X>r)$$
Basándonos en este resultado podemos demostrar lo mismo para $Y:=\lambda X$ (o si lo desea $Y:=\lambda^{-1}X$ No hay ninguna diferencia esencial).
Esto por: $$P\left(Y>r+s\mid Y>s\right)=P\left(X>\frac{r}{\lambda}+\frac{s}{\lambda}\mid X>\frac{s}{\lambda}\right)=P\left(X>\frac{r}{\lambda}\right)=P\left(Y>r\right)$$
Ahora, date cuenta de que $Y$ tiene el pdf mencionado en su pregunta.
Para $x>0$ tenemos $F_X(x)=1-e^{-x}$ y en consecuencia $F_Y(x)=1-e^{-\frac{x}{\lambda}}$ para que $f_Y(x)=\frac1{\lambda}e^{-\frac{x}{\lambda}}$ .
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$P(X>r+s\mid X>s)=P(X>r)$ es, de hecho, la afirmación de que esta distribución (la exponencial) no tiene memoria. ¿Has conseguido demostrarlo? Entonces estás preparado.
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¿cómo puedo manejar (1/)?
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Vea mi respuesta al respecto.
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Si lo has hecho por $\lambda$ entonces (por supuesto) también para $\lambda^{-1}$ . No hay ninguna diferencia esencial.