随机变量X与Y相互独立，且都服从参数为1的指数分布，这句服从参数为1的指数分布是什么意思啊

指数随机变量

解:设随机变量X服从指数分布,参数为k,则它的密度函数是 f(x)=ke^-kx,当x0时 0,当x≤0时。 它的均值和标准差均为1/k。 令F(x)=-e^-kx,则所求概率是 P(1/k<X<3/k) =∫[1/k,3/k]f(x)dx =∫[1/k,3/k]ke^-kxdx =F(3/k)-F(1/k) =(-e^-3)-(-e^-1)

2023-06-12 12:28:141

均值为a的指数随机变量是什么

均值为a的指数随机变量是a。假设X取值于[a，b]的任意两个长度的子区间的概率是相通的，这种变量称为具有均匀分布的随机变量，其PDF为：期望值刚好等于PDF的对称中心。

2023-06-12 12:28:201

指数分布随机变量的数学期望怎么求

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

2023-06-12 12:28:293

指数上的随机变量求平均可以带到指数上吗

不可以随机变量(random variable)表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。

2023-06-12 12:29:001

如果λ=(x1,..., xn)是指数分布的随机变量。

λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1/X-（X-表示均值）。因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X拔由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况，所以可以直接按上述步骤求极大似然估计。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)。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。求极大似然函数估计值的一般步骤：1、根据总体分布，写出似然函数；2、对似然函数取对数，并整理；3、求整理后的似然函数求导数；4、列出似然方程，并解似然方程。极大似然估计的特点：1、比其他估计方法更加简单；2、收敛性：无偏或者渐近无偏，当样本数目增加时，收敛性质会更好；3、如果假设的类条件概率模型正确，则通常能获得较好的结果。但如果假设模型出现偏差，将导致非常差的估计结果。

2023-06-12 12:29:181

设随机变量服从参数为入的指数分布，期望和方差怎么求？

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

2023-06-12 12:29:413

设随机变量x服从参数为3的指数分布，p(x

随机变量服从指数分布，就可以如图写出其概率密度与方差，从而可由积分求出这个概率。

2023-06-12 12:29:573

随机变量X服从指数分布，且E（X）＝0.5，D（X）＝0.25，则指数分布的参数

解：密度函数是：f(x)=te^(-tx)E(x)=∫xf（x）dx=∫txe^(-tx)dx=1/t∫ye^(-y)dy=1/t=0.5D(x)=E(Xu2212E(X))^2=∫tx^2e^(-tx)dx-1/t^2=1/t^2∫y^2e^(-y)dy-1/t^2=1/t^2=0.25解得t=2则指数分布的参数为2

2023-06-12 12:30:091

请大佬画图证明指数分布的随机变量具有无记忆性...就是怎么在指数分布的概率密度图上看出来？

同问这个问题

2023-06-12 12:30:162

设随机变量X服从指数分布，而随机变量Y=min{X,2},则随机变量Y的分布函数

13.设随机变量X服从指数分布,而随机变量Y=min{X,2},则随机变量Y的分布函数( C )A.是阶梯函数B.恰好有一个间断点C.是连续函数D.恰好有两个间断点

2023-06-12 12:31:282

设X服从参数λ=1的指数分布，Y服从参数λ=2的指数分布，且X与Y 独立，求P{X

五分之四

2023-06-12 12:32:074

随机变量服从指数分布的问题

因为指数分布的X≥0啊Y要么等于X要么等于2，当然就≥0

2023-06-12 12:32:411

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E(2X－1)等于多少？

3

2023-06-12 12:32:494

设随机变量x服从参数为λ的指数分布 求随机变量y=е-λχ的概率密度

y=g(x)=e^(-λx)f(y) = f(x)/|g"(x)| = λe^(-λx)/|-λe^(-λx)| = 1.即， Y 在[0,1]上均匀分布。

2023-06-12 12:33:091

关于概率论随机变量x服从参数为根号3的指数分布

你好！P(X=2)=0，因为指数分布是连续型分布，而连续型随机变量取任何一个定值的概率都是0。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

2023-06-12 12:33:171

设随机变量X服从参数为 1 的指数分布，求随机变量Y=1-e^(-x)的概率密度函数

2023-06-12 12:33:441

假设随机变量y服从参数λ=1的指数分布，随机变量 求（1)（X1，X2)的联合分布；（2)cov（X1，X2)，ρX1X？

（1）∵随机变量Y服从参数λ=1的指数分布，∴Y的分布函数为：FY（y）=1?e?y，y＞00，y≤0，由于随机变量Xk=0，若Y≤k1，若Y＞k（k=1，2），从而，（X1，X2）的可能取值为：（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1），有：P{X1=0，X2=0}=P{Y≤1，Y≤2}=P{Y≤1}=FY（1）=1-1e，P{X1=0，X2=1}=P{Y≤1，Y＞2}=P{Y=?}=0，P{X1=1，X2=0}=P{Y＞1，Y≤2}=P{1＜Y≤2}=FY（2）-FY（1）=e-1-e-2，P{X1=1，X2=1}=P{Y＞11，Y＞2}=P{Y＞2}=1-FY（2）=e-2，于是，得到X1和X2的联合概率分布列： X1 X20101-e-1 e-1-e-2 10e-2 （2）由（1）求得的X1和X2的联合概率分布列，可知：X1和X2服从0-1分布，即：Xk～01P(Y≤k)P(Y＞k)＝

2023-06-12 12:33:521

假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min{X,2}的分布函数

13.设随机变量x服从指数分布,而随机变量y=min{x,2},则随机变量y的分布函数(c)a.是阶梯函数b.恰好有一个间断点c.是连续函数d.恰好有两个间断点

2023-06-12 12:34:012

设随机变量X服从参数为1的指数分布；随机变量Y=0，若X>1;Y=1,若X

注意：若x是一个连续型随机变量，f(x)是其分布函数，则随机变量y=f(x)一定服从(0,1)上的均匀分布. 最好能记住这个结果，在做题时非常方便。对于本题来说，若你知道y=1-e^(-3x)是服从(0,1)上的均匀分布，则你就有了目标了.

2023-06-12 12:34:401

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布，则 D（X）= ? 。

D（X）= 4 这幅画的主题？ D（X）= 4 D 10：13：B 8： 5:1 / 2 6：E ^ X / 3 7:10 8:1 / 4 /> 9:31 / 8,11 / 8 10：-3,36 11：Φ（（X-μ）/σ） 12:2 13:2 / E ^ 2 14:0.32

2023-06-12 12:34:484

随机变量X服从参数为λ的指数分布，那X+a（a为一常数）服从什么分布，概率密度函数的形式是怎样？

x的密度函数错了。

2023-06-12 12:35:073

随机变量X服从指数分布，则随机变量Y=min｛X，2｝的分布函数如何求

利用概率关系进行计算。经济数学团队帮你解答。请及时评价。谢谢！

2023-06-12 12:35:221

为什么指数分布的随机变量X是＞0的啊

由指数分布的概率密度e^(-x)在0到1积分可得到概率为1-(1/e)。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！！

2023-06-12 12:37:142

速率为x的指数随机变量是什么意思？

初二的要构造八字形全等的数学证明题

2023-06-12 12:37:211

随机变量X与Y相互独立，且都服从参数为1的指数分布， 这句服从参数为1的指数分布是什么意思啊

参数为1的指数分布是指指数分布f(x)=λexp(-λx)中λ=1；若f(x)=λexp(-λx)，则称X服从参数为λ的指数分布。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）。概率密度函数如下：扩展资料：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)。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。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。参考资料来源：百度百科-指数分布

2023-06-12 12:37:371

设随机变量服从参数为入的指数分布，期望和方差怎么求？

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）^2E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λE(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^2*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2*e^(-λx))|(正无穷到0)=2/λ^2DX=E(X^2)-(EX)^2=2/λ^2-(1/λ)^2=1/λ^2扩展资料指数分布的应用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。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。

2023-06-12 12:37:501

设随机变量X服从参数2的指数分布,求Y=1-e^(-2x)的概率密度

随机变量:表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。

2023-06-12 12:38:004

已知随机变量X服从参数为λ(λ>0)的指数分布,则D(X)=？

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）。指数分布的期望EX=1/λ，方差DX=1/λ2

2023-06-12 12:40:391

如何用C语言产生指数型随机变量？

产生一个随机数再赋值给一个指数类型变量

2023-06-12 12:40:501

指数分布的特性

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。 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

2023-06-12 12:41:371

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布，求E(√X)(主要是不会算积分，答案

解：因为随机变量x服从参数为1的指数分布，所以f(x)=e^(-x)(x>0时)而f(x)=0(x<=0时)e（x+e^(-2x))=e(x)+e（e^(-2x))[令g(x)=e^(-2x)]=1+∫f(x)g(x)dx(0到无穷大积分)=1+∫e^(-3x)dx=4/3其他回答：e(x)=(0到正无穷大)积分[xe^(-x)]=(0到正无穷大)积分[e^(-x)]=1(用分部积分法)再求e(e^(-2x))=(0到正无穷大)积分[e^(-x)*e^(-2x)]=(0到正无穷大)积分[e^(-3x)]=1/3.故:e(x+e^(-2x))=1+1/3=4/3.

2023-06-12 12:41:522

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布，则P{X>E(x)}=___?

密度函数是：f(x)=te^(-tx)，E(x)=∫xf（x）dx=∫ txe^(-tx)dx=1/t∫ ye^(-y)dy=1/t，所以E（x）=2。D(x)= E(X u2212 E(X))^2=E（x^2）-E(x)^2=∫tx^2e^(-tx)dx-1/t^2=1/t^2∫y^2e^(-y)dy -1/t^2= 2/t^2-1/t^2=1/t^2，所以D（x）=4。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。扩展资料在概率论和统计学中，指数分布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。

2023-06-12 12:42:091

1、若随机变量X服从参数为0.5的指数分布,则E（X)=?,D(X)=?

栏目达不好打,用t代替了 密度函数是：f(x)=te^(-tx) E(x)=∫xf（x）dx=∫ txe^(-tx)dx=1/t∫ ye^(-y)dy=1/t 所以E（x）=2 D(x)= E(X u2212 E(X))^2=E（x^2）-E(x)^2=∫tx^2e^(-tx)dx-1/t^2=1/t^2∫y^2e^(-y)dy -1/t^2= 2/t^2-1/t^2=1/t^2 所以D（x）=4

2023-06-12 12:42:231

e是什么分布的呢?

e是指数分布。这个e是自然对数的底数，是一个无限不循环小数。具体取值是多少要根据你需要的精度来取了。自然对数的前几位：e=2.71828 18284 59045 23536 02874。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。指数分布介绍：指数分布e(x)是期望值的意思。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。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（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。

2023-06-12 12:42:291

E(a),参数为a的指数分布,期望和方差为多少? 指数分布的随机变量，求期望和方差

E(x)=1/a; D(X)=1/(a^2).

2023-06-12 12:42:571

概率服从指数分布的是什么随机变量

X服从参数λ 为的指数分布, 则:EX=1/λ, X有分布函数：F(x)=1-e^(-λ x) ,x>=0 ; 于是 P(X>EX)= 1- P(X

2023-06-12 12:43:161

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少

设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少? f(x) = 2e^(-2x) EX = 1/2

2023-06-12 12:43:231

假设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y=min{X，2}的分布函数（　　）A．是连续函数B．至少有两个间断点

2023-06-12 12:43:323

设母体ξ具有指数分布，密度函数为 ，（λ>0） 试求参数λ的矩估计和极大似然估计.

简单计算一下即可，答案如图所示

2023-06-12 12:44:183

指数分布是重要的离散型随机变量对还是错？

指数分布是连续随机变量的分布。你可以把0带入它的分布函数中，发展概率是0。所以就没算入了。而泊松分布不一样。它是离散型随机变量的分布。随机变量取离散值时，每点都是有概率的。

2023-06-12 12:45:191

设随机变量X服从参数λ的指数分布，令Y=[X]+1，求Y的概率函数

x<=0时, P{X<x}=0,x>0时, P{X<x}=1-e^(-λx) F(y)=P{Y<y}=P{X+1<y}=P{X<y-1}y<=1时, F(y) = P{X<y-1} = 0, f(y) = F"(y) = 0.y>1时, F(y) = P{X<y-1} = 1-e^[-λ(y-1)], f(y) = F"(y) = -e^[-λ(y-1)]*(-λ) = λe^[-λ(y-1)] Y=X+1 的概率密度函数为,y<=1时, f(y)=0,y>1时, f(y)=λe^[-λ(y-1)] Y=X+1的概率分布函数为,y<=1时, F(y)=P{Y<y} = 0,y>1时, F(y)=P{Y<y} = 1 - e^[-λ(y-1)]

2023-06-12 12:45:281

设随机变量ξ服从参数λ=2的指数分布,则P{ξ≥1}=多少

你好！随机变量ξ服从参数λ的指数分布,则a>0时，P{ξ≤a}=F(a)=1-e^(-λa)，所以P{ξ≥a}=1-P{ξ≤a}=e^(-λa)。本题取λ=2，a=1得P{ξ≥1}=e^(-2)。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

2023-06-12 12:45:351

求服从参数为1/3的指数分布的随机变量X的分布函数

f(x)=e^(-1/3)/3

2023-06-12 12:46:002

设随机变量x服从参数为3的指数分布，则p（x＝2）＝ 写下过程吧谢谢了

你好！P(X=2)=0，因为指数分布是连续型分布，而连续型随机变量取任何一个定值的概率都是0。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

2023-06-12 12:46:071

卡方2等于指数1/2怎么推

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。

2023-06-12 12:46:131

设随机变量x:e(2)(指数分布),则d(x-1)

你好！对于指数分布，根据公式知DX=1/4，再由方差的性质得D(X-1)=DX=1/4。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

2023-06-12 12:46:221

1、若随机变量X服从参数为0.5的指数分布,则E（X)=?,D(X)=?

栏目达不好打,用t代替了密度函数是：f(x)=te^(-tx)E(x)=∫xf（x）dx=∫txe^(-tx)dx=1/t∫ye^(-y)dy=1/t所以E（x）=2D(x)=E(Xu2212E(X))^2=E（x^2）-E(x)^2=∫tx^2e^(-tx)dx-1/t^2=1/t^2∫y^2e^(-y)dy-1/t^2=2/t^2-1/t^2=1/t^2所以D（x）=4

2023-06-12 12:46:491

设随机变量X服从参数为1的指数分布；随机变量Y=0，若X>1;Y=1,若X

P(Y=0)=P(X>1)=e^(-1)P(Y=1)=P(X<=1)=1-e^(-1)DY=e^(-1)[1-e^(-1)]

2023-06-12 12:46:571

随机变量X服从参数为0.5的指数分布,EX?DX?

EX=2 DX=4

2023-06-12 12:47:151

设随机变量 服从参数为2的指数分布,则P(X=1)

f(x)=2e^-2x f(1)=2/e^2

2023-06-12 12:47:221