两个指数分布相加得到什么分布

什么是指数分布？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。Y~E(入)f(y)=入e^(-入y)期望值1/入，方差1/入²或Y~E(a)f(y)=e^(-y/a)/a只不过期望值是a,方差a²扩展资料：设某一事件A（也是S中的某一区域），S包含A，它的量度大小为μ(A)，若以P(A)表示事件A发生的概率，考虑到“均匀分布”性，事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S)，这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件，即Φ为Ω中的空的区域，其量度大小为0，故其概率P(Φ)=0。参考资料来源：百度百科-概率

2023-05-22 23:50:432

什么是指数分布

指数分布的概念如图所示

2023-05-22 23:51:062

数学 指数分布是什么意思？

指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t≥0时有P(T>s+t|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。 其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~ Exponential（λ）。 率参数λ的四分位数函数（Quartile function）是：F^-1(P;λ)= -LN(1-P)λ第一四分位数：ln(4/3)λ中位数： ln(2)λ第三四分位数：ln(4)/λ

2023-05-22 23:51:573

什么是指数分布？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

2023-05-22 23:52:171

什么叫做指数分布？

简单分析一下，详情如图所示

2023-05-22 23:52:292

指数分布是什么意思

在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

2023-05-22 23:52:572

指数分布公式

指数分布公式是f(x)=入exp(-入x)，在概率理论和统计学中，指数分布是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。这是伽马分布的一个特殊情况。它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。

2023-05-22 23:53:191

指数分布公式

不是一也不是二 应该是f(x)=λe^(-λx) 那个积分上限应该是正无穷大.原函数是F（x）=-e^(-λx) 带入正无穷,等于0 带入1/λ,等于-e^(-1).相减,就是答案了

2023-05-22 23:53:272

指数分布的期望、方差是多少？

指数分布的期望：E（X）=1/λ。指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。

2023-05-22 23:54:391

指数分布的分布函数是什么？

指数分布的函数是指数函数。指数函数是重要的基本初等函数之一。一般地，y=ax函数(a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数，函数的定义域是 R。注意，在指数函数的定义表达式中，在ax前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数。分布：在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

2023-05-22 23:55:041

指数分布与参数为1/2的卡方分布是一回事吗？

不是的，只是根据各自定义，“X服从参数为1/2的指数分布，则X服从参数为2的卡方分布”是特殊的不是对n普遍适用的。只是把1/2和2分别代进两个式子里面，正好结果是一样的而已。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。指数函数的一个重要特征是无记忆性。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。指数分布指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律，但是，它可以近似地作为高可靠性的复杂部件、机器或系统的失效分布模型，特别是在部件或机器的整机试验中得到广泛的应用。每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~ E（λ）。指数分布的图形表面上看与幂律分布很相似，实际两者有极大不同，指数分布的收敛速度远快过幂律分布。

2023-05-22 23:55:191

指数分布的无记忆性是什么？

指数分布的一个重要特征是无记忆性(Memoryless Property，又称遗失记忆性)。如果一个随机变量呈指数分布X~E(A)，当s, t ≥0时:P{x >s＋tlX > s}= P{x > t}。指数分布的由来：指数分布与泊松分布存在着联系，它实际上可以由泊松分布推导而来。泊松分布（概率统计15）中已经介绍过泊松分布，除了作为二项分布的近似外，当独立事件发生的频率固定时，泊松分布还可以刻画算单位时间内事件发生次数的概率分布。假设某个公司有一个带伤上线的系统，每周平均的故障次数是2次，在下周不发生故障概率是多少？每周平均的故障次数是2次，我们可以把“一周”看作单位时间，程序的故障率是λ=2，单位时间内发生故障的次数X符合泊松分布X~Po(λ)。

2023-05-22 23:55:311

指数分布的记号

若随机变量x服从参数为λ的指数分布，则记为 X~ E(λ).

2023-05-22 23:55:451

指数分布的分布函数是如何积分出来的？

指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t≥0时有P(T>s+t|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

2023-05-22 23:56:004

指数分布θ和λ有什么区别

λ=1/θ 只是表示方式不同，通常课本用的1/θ，但是考研大纲写的是λ，考研大纲一直没修改过，所以网上搜的时候很多都是考研的用λ。其实都一样的，现在更倾向于θ用着更方便，直接报数就行了不用再转倒数。泊松分布适用于描述每单位时间（或空间）的随机事件数。例如，某一时间到达服务设施的人数、电话交换所接到的呼叫数、公共汽车站等候的客人数、机器故障数、自然灾害数、产品缺陷数、B数。在显微镜下分布在单位面积的细菌等。指数函数的一个重要特征是无记忆性（MemorylessProperty，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s，t>0时有P（T>t+s|T>t）=P（T>s）。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

2023-05-22 23:57:251

几何分布和指数分布的关系是什么？

如果x服从指数分布，那么[x]就服从几何分布。[x]是x取整的意思。一般概率统计中有关于指数分布和泊松分布的关系和演化，几何分布与指数分布如何互相演变，几何分布与指数分布之间好像也没有什么深刻的关联。分布函数：f(x)=0.5exp(-0.5x)P{X>=2}=（从2到无穷大的积分）f(x)dx=1/e注意指数分布“永远年轻”，即：P{X>=10|X>=9}=P{X>=1}=（从1到无穷大的积分）f(x)dx=e^(-0.5)扩展资料：常常把一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”，确定一个式子自由度的方法是：若式子包含有 n 个变量，其中k 个被限制的样本统计量，则这个表达式的自由度为 n-k。比如中包含ξ1，ξ2，…，ξn这 n 个变量，其中ξ1-ξn-1相互独立，ξn为其余变量的平均值，因此自由度为 n-1。参考资料来源：百度百科-卡方分布

2023-05-22 23:57:391

请问一般来说，指数分布中，λ的取值是多少？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

2023-05-22 23:57:461

指数分布的概率密度

概率密度函数：在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 公式 其中λ>0是分布的一个参数，常被称为率参数(rate parameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作:X~Exponential(λ)。

2023-05-22 23:57:571

求总体为指数分布的矩估计和极大似然估计

2023-05-22 23:58:153

指数分布的定积分公式

分布函数 F(x)=∫[-∞,x]f(x)dx 1.x0， F(x)=∫[-∞,x]f(x)dx=∫[-∞,0]f(x)dx+∫[0,x]f(x)dx =0+∫[0,x]λe^(-λx)dx=-∫[0,x]e^(-λx)d(-λx)=-[0,x][e^(-λx)]=1-e^(-λx) 所以F(x)=0 (x≤0) =1-e^(-λx) (x>0) 分段函数的定积分在计算时分开积分上下限即可

2023-05-22 23:59:131

为什么指数分布的随机变量X是＞0的啊

指数分布常用来模拟产品的寿命，寿命不可能为负值，所以在指数分布中，当x<0时概率密度为0，分布函数也为0。

2023-05-22 23:59:201

什么是负指数分布

不知道

2023-05-22 23:59:272

指数分布 期望 方差是怎么证明的

首先知道EX=1/a DX=1/a^2 指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax),x>0,其中a>0为常数. f(x)=0,其他 有连续行随机变量的期望有E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为负无穷到正无穷) 则E(X)==∫|x|*f(x)dx,(积分区间为0到正无穷),因为负无穷到0时函数值为0. EX)==∫x*f(x)dx==∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a 而E(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2, DX=E(X^2)-(EX)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2 即证! 主要是求积分的问题,证明只要按照连续型随机变量的期望与方差的求法公式就行啦!

2023-05-23 00:00:051

请问两个指数分布相加得到什么分布？新的分布的期望值和前两者的期望值的关系是什么啊?

gamma分布。因为对于指数分布M（t）=β/（β-t）多个指数分布相加相当于M（t）的乘积gamma分布的M（t）=（β/（β-t））^α两个指数分布相加的话那就是说明α=2由于gamma分布的E（x）=α/β 而指数分布的E（x)=1/βα=2所以新分布的期望值是前两者期望值的2倍

2023-05-23 00:00:131

为什么对于服从指数分布的随机变量函数

1.因为LAMAT的指数分布的数学期望为1/LAMAT,也就是平均值为1/LAMAT. 记住一些特殊分布的期望,方差是有好处的,比如正态分布,平均分布,指数分布,泊松分布等等 2.因为根据题目YOUROU的分布率为P{YOUROU=k}=1/(2^k) k=1,2.,所以 YOUROU=k,为整数,即后面的n,那么sin(YOUROU*PI/2)=sin(nPI/2) 所以只能取-1,0,1 就是说YOUROU是服从离散分布.且YOUROU取1,2,3,4,5,6..时对应的概率是1/1^2,1/2^2...那么YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k. 而可得后面的sin(YOUROU*PI/2)中.因为YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k,所以YOUROU*PI/2只能是kPI,(K+1)PI/2, 而sin(2kPI)=0,sin,(K+1)PI/2=1或者-1 还有不明白的吗?

2023-05-23 00:00:201

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少

随机变量X服从参数2的指数分布，则期望EX等于1/2。期望等于xf(x)dx在X支集上的积分（其中的f(x)为随机变量X的概率密度），对于服从参数为a的指数分布，概率密度为：当x大于等于0，f(x)=ae^(-ax)，当x小于0，f(x)=0。则对于服从任意参数a的指数分布的随机变量X，EX=（x*ae^(-ax)在0到正无穷之间的积分），即EX=1/a，即题目中参数为2的时候，X的期望EX=1/2。扩展资料随机变量的性质：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的。但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。参考资料：百度百科—随机变量

2023-05-23 00:00:261

指数分布的样本均值服从什么分布

令原件寿命为x，x服从参数为λ的指数分布。则x的密度函数如下： 由密度函数可知x的期望Ex＝1/λ 方差Dx＝1/(λ^2) 现在已知Ex=100,则λ＝1/100.所以Dx＝10000 Xi是从指数分布整体随机抽样，所以Xi也服从λ＝1/100的指数分布，因此E(Xi)=100,D(Xi)=100...

2023-05-23 00:00:423

指数分布的条件概率公式

P(x>5 | x>3) = P(x >5,x>3) / P(x>3) = P(x>5) / P(x>3). 而P(x>3) = p(x)在[0,3]之间的积分,P(x>5) = p(x)在[0,5]之间的积分.计算得到下面结果 P(x>3) = 1-e^(-3),P(x>5) = 1-e^(-5). 所以所求条件概率的最终结果为 (1-e^(-5)) / (1-e^(-3)).

2023-05-23 00:00:491

指数分布--matlab

函数exprnd( )功能：生成服从指数分布的随机数语法：R＝exprnd(MU) R＝exprnd(MU，m)R＝exprnd(MU，m，n)说明： R＝exprnd(MU) 生成服从参数为MU的指数分布的随机数。输入MU与输出R的形式相同。 R＝exprnd(MU，m) 生成服从参数为MU的指数分布的随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。 R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。例：生成指数分布随机数。n1＝exprnd(5:10)n1= 4.0076 3.8735 12.3433 16.2809 13.6772 22.4923 n2＝exprnd(5:10，[1 6])n2=9.7799 4.6988 1.6666 10.1534 13.4334 0.9555n3＝exprnd(5,2,3)n3=24.5797 3.0614 5.80082.6489 2.1269 7.3233

2023-05-23 00:01:081

指数分布的简介

概率密度函数其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~ E（λ）。　　　　累积分布函数　　　　数学期望和方差期望值：比方说：如果你平均每个小时接到2次电话，那么你预期等待每一次电话的时间是半个小时。方差：

2023-05-23 00:01:151

两个指数分布的问题

指数分布指数函数的一个重要特征是无记忆性（memorylessproperty，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有p(t>t+s|t>t)=p(t>s)。即，如果t是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

2023-05-23 00:01:292

概率论(指数分布)

指数分布中的λ其实就是数学期望的倒数，也可以理解为均值的倒数。

2023-05-23 00:01:371

指数分布公式的积分

d(-λx)=-λ

2023-05-23 00:01:431

设随机变量X服从参数λ=1的指数分布，求随机变量的函数Y=e^X的密度函数

fx(x)=e^-x,(x>=0)所以Fy(y)=P(Y=e^x<y)=P(0<=x<=lny)所以Fy(y)是上式的积分，为1-1/y,(y>=1)所以fy(y)是上式的导数，为1/y^2,(y>=1),其余为0希望可以帮到你。

2023-05-23 00:01:502

指数分布公式的含义是什么？

简单来说，在概率论和统计学中，指数分布是一种连续概率分布，如果还想了解更细的话就得先理解一下什么是“泊松过程”，而指数分布的含义就是泊松过程的事件间隔的分布。

2023-05-23 00:01:591

怎么区分指数分布、均匀分布、正太分布

二项分布X~B(n,p) E（X）=np Var(X)=npq泊松分布X~P(λ) E（X）= Var(X)= λ^(-1)均匀分布X~U（a,b） E（X）=（b+a)/2 Var（X）=(b-a)^(2) /12指数分布X~E（λ） E（X）= λ^(-1) Var（X）= λ^(-2)正态分布X~N(μ,σ^2 ) E（X）= μ Var（X)=σ^2指数分布的概率密度函数均匀分布曲线正态分布曲线

2023-05-23 00:02:061

指数分布的分布

在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

2023-05-23 00:02:291

指数分布公式是谁发现的

答：指数分布公式是法国数学家、物理学家傅里叶

2023-05-23 00:02:411

什么叫指数分布呢？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

2023-05-23 00:02:581

指数分布的期望和方差

指数分布:若以λ为参数，则是E(X)=1/λ D(X)=1/λ²，若以1/λ为参数，则E(X)= λ，D(X)=λ²泊松分布:若以λ为参数，则是E(X)=λ D(X)=λ²，若以1/λ为参数，则E(X)= 1/λ，D(X)=1/λ²

2023-05-23 00:03:116

指数分布期望、方差如何计算？

指数分布的期望：E（X）=1/λ。指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。

2023-05-23 00:05:291

指数分布e(x)什么意思

指数分布e(x)是期望值的意思。比方说：如果你平均每个小时接到2次电话，那么你预期等待每一次电话的时间是半个小时。这个期望值就是用e(x)来表示的。一般的说，一个随机变量的函数的期望值并不等于这个随机变量的期望值的函数。在一般情况下，两个随机变量的积的期望值不等于这两个随机变量的期望值的积。特殊情况是当这两个随机变量是相互独立的时候（也就是说一个随机变量的输出不会影响另一个随机变量的输出）。在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即：如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

2023-05-23 00:05:431

泊松分布和指数分布的特点

一、指数分布的特点1、指数分布的失效率是与时间t无关的常数。2、指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔等。3、指数函数的一个重要特点是无记忆性。二、泊松分布的特点1、泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。2、泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。3、泊松分布的期望和方差均为λ。扩展资料泊松分布的应用：泊松分布考虑的是在连续时间或空间单位上发生随机事件次数的概率，简而言之就是基于过去某个随机事件在某段时间或某个空间内发生的平均次数，预测该随机事件在未来同样长的时间或同样大的空间内发生n次的概率。由于泊松分布适用于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此它常用于预测某些事件的发生，例如某家医院在一定时间内到达的人数；超市收银台在某段时间内的结账人数；公交车站在某个时间段的候车人数等。中国人口众多，就业问题一直是政府重点需要解决的问题。在经济发展较为落后的城乡区域，夫妻老婆店很多时候是一家人赖以生存的谋生方式，商品库存总是这类小店特别需要注意的地方，因为稍有不慎就会导致亏本，而泊松分布是用于这类小店库存管理的工具。参考资料来源：百度百科-泊松分布                        百度百科-指数分布

2023-05-23 00:05:551

指数分布是二项分布吗?

不是的，只是根据各自定义，“X服从参数为1/2的指数分布，则X服从参数为2的卡方分布”是特殊的不是对n普遍适用的。只是把1/2和2分别代进两个式子里面，正好结果是一样的而已。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。指数函数的一个重要特征是无记忆性。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。指数分布指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律，但是，它可以近似地作为高可靠性的复杂部件、机器或系统的失效分布模型，特别是在部件或机器的整机试验中得到广泛的应用。每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~ E（λ）。指数分布的图形表面上看与幂律分布很相似，实际两者有极大不同，指数分布的收敛速度远快过幂律分布。

2023-05-23 00:06:071

指数分布的函数是什么？

指数分布的函数是指数函数。指数函数是重要的基本初等函数之一。 一般地，y=a x函数(a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数，函数的定义域是R 。注意，在指数函数的定义表达式中，在a x前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数 。指数函数注意：指数函数是重要的基本初等函数之一。 一般地，y=ax函数 (a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数，函数的定义域是 R 。 注意，在指数函数的定义表达式中，在ax前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数。

2023-05-23 00:06:191

指数分布的方差是什么？

指数分布的方差是θ的平方。要注意以谁为参数，若以λ为参数，则是e(x)=1/λ d(x)=1/λ²，若以1/λ为参数，则e(x)= λ，d(x)=λ²。指数分布描述了事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程，是一种连续概率分布。其重要特征是无记忆性，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数方差的应用在电子元器件的可靠性研究中，通常用于描述对发生的缺陷数或系统故障数的测量结果。这种分布表现为均值越小，分布偏斜的越厉害。指数分布应用广泛，在日本的工业标准和美国军用标准中，半导体器件的抽验方案都是采用指数分布。此外，指数分布还用来描述大型复杂系统（如计算机）的平均故障间隔时间MTBF的失效分布。但是，由于指数分布具有缺乏“记忆”的特性。因而限制了它在机械可靠性研究中的应用，所谓缺乏“记忆”，是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后,仍然如同新的产品一样，不影响以后的工作寿命值，或者说，经过一段时间t0的工作之后，该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同。显然，指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。

2023-05-23 00:06:461

指数分布的方差和期望是什么？

指数分布的方差和期望具体区分如下：1、指数分布的期望：E（X）=1/λ。2、指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。

2023-05-23 00:06:581

指数分布的分布函数是什么?

指数分布的分布函数是µ=1/λ，σ2=1/λ2。指数分布的分布函数公式是µ=1/λ，σ2=1/λ2。在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。注意，在指数函数的定义表达式中，在a x前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数 。指数函数注意：指数函数是重要的基本初等函数之一。 一般地，y=ax函数 (a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数，函数的定义域是 R 。 注意，在指数函数的定义表达式中，在ax前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数。

2023-05-23 00:07:101

指数分布期望，方差是什么意思？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。Y~E(入)f(y)=入e^(-入y)期望值1/入，方差1/入²或Y~E(a)f(y)=e^(-y/a)/a只不过期望值是a,方差a²扩展资料：设某一事件A（也是S中的某一区域），S包含A，它的量度大小为μ(A)，若以P(A)表示事件A发生的概率，考虑到“均匀分布”性，事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S)，这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件，即Φ为Ω中的空的区域，其量度大小为0，故其概率P(Φ)=0。参考资料来源：百度百科-概率

2023-05-23 00:07:231

指数分布和泊松分布有何异同点？

一、指数分布的特点1、指数分布的失效率是与时间t无关的常数。2、指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔等。3、指数函数的一个重要特点是无记忆性。二、泊松分布的特点1、泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。2、泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。3、泊松分布的期望和方差均为λ。扩展资料泊松分布的应用：泊松分布考虑的是在连续时间或空间单位上发生随机事件次数的概率，简而言之就是基于过去某个随机事件在某段时间或某个空间内发生的平均次数，预测该随机事件在未来同样长的时间或同样大的空间内发生n次的概率。由于泊松分布适用于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此它常用于预测某些事件的发生，例如某家医院在一定时间内到达的人数；超市收银台在某段时间内的结账人数；公交车站在某个时间段的候车人数等。中国人口众多，就业问题一直是政府重点需要解决的问题。在经济发展较为落后的城乡区域，夫妻老婆店很多时候是一家人赖以生存的谋生方式，商品库存总是这类小店特别需要注意的地方，因为稍有不慎就会导致亏本，而泊松分布是用于这类小店库存管理的工具。参考资料来源：百度百科-泊松分布                        百度百科-指数分布

2023-05-23 00:07:481