在统计学中，exp()函数（指数函数）经常被用于概率分布和统计模型的建立
泊松分布（Poisson Distribution）：泊松分布是一种离散概率分布，用于描述单位时间或单位空间内稀有事件发生的次数。在泊松分布中，事件发生的概率可以表示为λ^k * exp(-λ)，其中λ是单位时间或单位空间内事件发生的平均次数，k是实际发生的次数。
指数分布（Exponential Distribution）：指数分布是一种连续概率分布，用于描述时间间隔的概率。在指数分布中，事件之间的时间间隔的概率密度函数可以表示为λ * exp(-λx)，其中λ是事件发生的速率，x是实际的时间间隔。
高斯分布（Gaussian Distribution）：高斯分布是一种连续概率分布，也称为正态分布。在高斯分布中，概率密度函数可以表示为exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))，其中μ是分布的均值，σ是标准差。
对数线性模型（Log-linear models）：对数线性模型是一种广泛应用于统计学的方法，用于建立多元回归模型。在对数线性模型中，因变量的对数与自变量的线性组合之间存在关系，这种关系可以通过最小二乘法或者最大似然法来估计。在这些模型中，指数函数经常用于将对数转换回原始比例。
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）：极大似然估计是一种统计方法，用于根据观测到的数据估计模型参数。在极大似然估计中，我们寻找能使得观测数据出现的概率最大的参数值。在这个过程中，指数函数经常出现在似然函数的计算中。
这些只是exp()函数在统计学中的一些应用，实际上，指数函数在统计学中的应用非常广泛，包括很多其他的概率分布和统计模型。