设随机变量X服从参数为3的指数分布,且Y=2X+1,求+E(X),E(Y),D(Y)？
根据指数分布的定义，其概率密度函数为：f(x) = λe^(-λx)，其中 λ = 3因此，X的期望值为：E(X) = ∫[0,∞] x * f(x) dx = ∫[0,∞] x * 3e^(-3x) dx通过分部积分法，可以得到：E(X) = [-x * e^(-3x) / 3] [0,∞] + ∫[0,∞] e^(-3x) / 3 dx由于当x趋近于无穷大时，e^(-3x)趋近于0，因此第一项为0，第二项可以通过积分计算得到：E(X) = [-e^(-3x) / 9] [0,∞] = 1/3因此，X的期望值为1/3。由于Y = 2X + 1，因此Y的期望值为：E(Y) = E(2X + 1) = 2E(X) + 1 = 2/3 + 1 = 5/3接下来计算Y的方差：Var(Y) = Var(2X + 1) = 4Var(X)因此，我们只需要计算X的方差即可。根据指数分布的性质，X的方差为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2其中，E(X^2)可以通过类似于计算E(X)的方法得到：E(X^2) = ∫[0,∞] x^2 * f(x) dx = ∫[0,∞] x^2 * 3e^(-3x) dx通过分部积分法，可以得到：E(X^2) = [-x^2 * e^(-3x) / 3] [0,∞] + ∫[0,∞] 2x * e^(-3x) / 3 dx由于当x趋近于无穷大时，x^2 * e^(-3x)和2x * e^(-3x) / 3都趋近于0，因此第一项为0，第二项可以通过积分计算得到：E(X^2) = [2 * e^(-3x) / 9] [0,∞] = 2/9因此，X的方差为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 = 2/9 - (1/3)^2 = 1/9因此，Y的方差为：Var(Y) = 4Var(X) = 4/9
u投在线2023-07-06 08:14:391
什么是负指数分布、正指数分布、指数分布？他们有什么区别？
样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布，即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大，不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方...
北有云溪2023-07-06 08:14:392
设随机变量X服从参数为Y的指数分布(Y>O),求X的数学期望EX和方差DX.
EX=1/y DX=1/(y^2) 不需要算的
铁血嘟嘟2023-07-06 08:14:381
泊松分布和指数分布之间有何关系
如果单位时间发生的次数（如到达的人数）服从参数为r的泊松分布,则任连续发生的两次时间的间隔时间序列服从参数为r的指数分布
小白2023-07-06 08:14:381
整理二项分布、播送分布、均匀分布、指数分布、正态分布的期望和方差
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
mlhxueli
2023-07-06 08:14:371
x服从以r为参数的指数分布，求x的数学期望及方差
X~E(r)f(x)=re^(-rx)，x>0；0，x<=0E(X)=∫xre^(-rx)dx=-∫xd(e^(-rx))=-xe^(-rx)+∫e^(-rx)dx=1/rE(X^2)=∫x^2re^(-rx)dx=-∫x^2de^(-rx)=-x^2e^(-rx)+2∫xe^(-rx)dx=0+(2/r)∫xre^(-rx)dx=2/r^2D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2=1/r^2在这里求定积分太难表示了，总之是用分部积分，求期望时那个积分用了一次分部积分公式，求方差时用了两次
北境漫步2023-07-06 08:14:371
x服从均值为0.2的指数分布，y服从均值为0.3的指数分布，x+y 的期望和方差怎么求
E(x+y)=Ex+Ey=1/5+3/5=0.8D(x+y)=Dx+Dy+cov(x,y)=1/25+9/25+cov(x,y)需要知道x,y的协方差,若相互独立，则D(x+y)=Dx+Dy=1/25+9/25=0.4
九万里风9
2023-07-06 08:14:371
伽马分布，指数分布，卡方分布之间的关系及期望，方差
个人拙见，如有错误请各位指出，互相讨论，共同进步
Jm-R2023-07-06 08:14:371
写出指数分布的概率密度函数、累积分布函数，并计算它的期望和方差（写出计算过程）。
点击看大图哈
肖振2023-07-06 08:14:371
如果x服从指数分布,那么x平方的方差如何计算
利用方差计算公式D(x)=E(x^2)-（E(x)）^2，E(x^2)和E(x)利用指数分布的概率密度函数在概率空间上积分可以求出。
豆豆staR2023-07-06 08:14:361
指数分布 期望 方差是怎么证明的
九万里风9
2023-07-06 08:14:351
母体服从指数分布 子样数学期望和方差是什么
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北境漫步2023-07-06 08:14:351
matlab计算指数分布期望与方差的命令?
不管是什么分布,期望是mean(x),方差是std(x)
无尘剑
2023-07-06 08:14:351
求泊松分布和指数分布的期望和方差公式
import numpy as npx = np.random.poisson(lam=12, size=30) #lam就是均值和方差λ啦，size是产生多少个随机数print(x)
bikbok2023-07-06 08:14:353
指数分布的方差是什么？
如果你用的是上海交通大学出版社出版的<<概率论与数理统计>>它的指数分布的数学期望是λ,方差是λ的平方,但是它的指数分布的概率密度与高教出版社的不同,需要你注意,提醒一下.北有云溪2023-07-06 08:14:343
指数分布的ex和dx怎么求
对于随机变量X，它的期望可以表示为EX，下面看看它的方差怎么表示： DX ＝ E（X－EX）2 ＝ E（X2－2XEX +（EX）2） ＝ EX2 － （EX）2 所以当 EX＝0时，DX ＝ EX2 当随机变量X与随机变量Y相互独立时，我们有这样的结论： EXY ＝ EX * EY DXY = EX2EY2 –(EX)2(EY)2 D(X+Y) = DX + DY + 2[E（XY)-EXEY] = DX + DY 常见的概率分布： 均匀分布：U（a,b），它们对应的数学期望和方差分别是： 数学期望：E(x)=(a+b)/2 方差：D(x)=(b-a)2/12
陶小凡2023-07-06 08:07:461
指数分布的ex和dx怎么求
ex和dx是指数分布的两个参数，其定义为：ex和dx(@x）是分布函数，它们的定义域为[@－∞，＋∞），值域为，其中，x是分布参数；在实际应用中，ex和dx是用来描述统计分布的，它们与统计量的定义域和值域有关。ex是一个统计量的定义域，而dx是一个统计量的值域。在实际应用中，ex和dx的值域是不一定相同的。
可桃可挑2023-07-06 08:07:312
指数分布是重要的离散型随机变量对还是错？
指数分布是很重要的，因为它的指数变量是还是多的，所以它在分离的时候就非常重要。Jm-R2023-06-13 07:23:381
设随机变量x服从参数为λ的指数分布 P(X>1)=e^-2,则λ=?
f(x)=λe^(-λx) ; x>0=0 ; x<=0 P(X>1) = e^(-2)∫(1->+∞) λe^(-λx) dx= e^(-2)-[e^(-λx)]|(1->+∞) =e^(-2)e^(-λ) =e^(-2)λ=2
左迁2023-06-13 07:23:372
若随机变量X服从参数λ=2的指数分布,则D(-2x+1)的值
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)=E(X)+E（e^(-2X))[令g(x)=e^(-2x)] =1+∫f(x)g(x)dx(0
拌三丝2023-06-13 07:23:281
设随机变量服从指数分布，且D(X)=0.2，则E(X)= 。 设随机变量服从泊松分布，且D(X)=0.3，则E(X)= 。
E(X)=1/√5E(x)=D(x)=0.3妥妥的，一定是这样！如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！
Ntou1232023-06-13 07:23:201
设随机变量X服从参数为1的指数分布,则E（X+e^-2X）=?
E(X)=1 Ee^(-2x)=∫(0~无穷)e^(-2x)e^(-x)dx=-e^(-3x)/3|(0~无穷)=1/3 1+1/3=4/3
FinCloud2023-06-13 07:23:191
随机变量的指数分布无记忆性?
是的，这是指在t的间隔内其概率之差是相等的！书上有详细解答！
kikcik2023-06-13 07:23:191
设随机变量X服从参数为1的指数分布，令随机变量Y={1,0
这是参考过程
康康map2023-06-13 07:23:182
随机变量 指数分布 概率密度？
题目发一下，很简单的一些概率常识
善士六合2023-06-13 07:23:181
设随机变量X服从参数为2的指数分布,证明Y=e^-2X服从U(0,1)
解法的要点如下图，先找出分布函数的关系。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
大鱼炖火锅2023-06-13 07:23:171
设随机变量服从参数为5的指数分布,则它的数学期望值为多少
0.21/λ =1/5=0.2根据0—1分布,数学期望p 方差p(1-p)； 二项分布(贝努里概型),数学期望np 方差np(1-p)； 泊松分布,数学期望λ 方差λ； 均匀分布,数学期望(a+b)/2 方差[(b-a)^2]/12； 指数分布,数学期望1/λ 方差1/...康康map2023-06-13 07:23:161
指数分布的概率密度是什么？
指数分布是一种连续概率分布，概率密度函数一个指数分布的概率密度函数。其中λ＞0是分布的一个参数，常被称为率参数，即每单位时间发生该事件的次数。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）。简介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。左迁2023-06-13 07:23:161
设随机变量X服从参数为λ=1的指数分布,即X~E(1),现在对X进行3次独立观察。
1、大于1的概率就是p（x＞1），用密度函数在1到正无穷积分就行了，其实也就是1-F（1）2、其实就是做伯努利实验，服从二项分布，参数为（n，p），p就是前面1求出来的值。至少有两次，把两次的和三次的概率相加即可。左迁2023-06-13 07:23:151
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！
Chen2023-06-13 07:23:141
设随机变量X服从指数分布，Y=min{X,2},则随机变量Y的分布函数
b小白2023-06-13 07:23:143
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无尘剑
2023-06-13 07:23:121
随机变量X,Y相互独立分别服从指数分布E(λ)和E(λ+2),记Z=min(X,Y),若P{Z>1}=e^(-4),求λ值
P(X>x)=e^(-λ)xP(Y>y)=e^(-λ-2)yP(Z>z)=P(min(X,Y)>z)=P(X>z)P(Y>z)=e^(-2λ-2)zP(Z>1)=e^{(-2λ-2)1}=e^(-4)-2λ-2=-4 λ=1可桃可挑2023-06-13 07:23:121
随机变量X服从参数为0.5的指数分布,EX?DX?
EX=2 DX=4小白2023-06-13 07:23:111
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)]北有云溪2023-06-13 07:23:101
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！北境漫步2023-06-13 07:23:091
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）=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小白2023-06-13 07:23:091
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！无尘剑
2023-06-13 07:23:081
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
黑桃花2023-06-13 07:23:072
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。
水元素sl2023-06-13 07:23:061
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)]
真颛2023-06-13 07:23:061
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！小白2023-06-13 07:23:061
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
hi投2023-06-13 07:23:033
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北境漫步2023-06-13 07:23:021
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
苏萦2023-06-13 07:23:023
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
人类地板流精华2023-06-13 07:23:011
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).Ntou1232023-06-13 07:23:001
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大鱼炖火锅2023-06-13 07:22:591
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.
meira2023-06-13 07:22:582
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。
余辉2023-06-13 07:22:581
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
苏州马小云2023-06-13 07:22:571
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
ardim2023-06-13 07:22:561
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。FinCloud2023-06-13 07:22:534
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。
LuckySXyd2023-06-13 07:22:521
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
凡尘2023-06-13 07:22:511
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！！铁血嘟嘟2023-06-13 07:22:352
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！
CarieVinne 2023-06-13 07:22:311
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北境漫步2023-06-13 07:22:304
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。黑桃花2023-06-13 07:22:303
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.拌三丝2023-06-13 07:22:291
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)＝
瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:22:281
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
wpBeta2023-06-13 07:22:282
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！
西柚不是西游2023-06-13 07:22:271
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
CarieVinne 2023-06-13 07:22:271
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北境漫步2023-06-13 07:22:261
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北境漫步2023-06-13 07:22:264
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。
韦斯特兰2023-06-13 07:22:261
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wpBeta2023-06-13 07:22:254
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.恰好有两个间断点凡尘2023-06-13 07:22:232
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LuckySXyd2023-06-13 07:22:212
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^2Chen2023-06-13 07:22:203
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。西柚不是西游2023-06-13 07:22:203
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2Chen2023-06-13 07:22:201
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。Chen2023-06-13 07:22:191
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^2Jm-R2023-06-13 07:22:173
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（rateparameter）。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（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>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-指数分布拌三丝2023-06-13 07:22:171
设随机变量X和Y相互独立，X服从区间（0.2）的均匀分布，Y服从均值为1/2的指数分布 求P（Y《X）
X和Y相互独立则有fx（x）*fy（y）=f（x，y）Y服从均值为1/2的指数分布，即参数1/λ=1/2，λ=2然后就可以对联合分布P（Y<=X）=∫∫f（x，y）dydx x（0，2） y（0，x）求积分结果为1/4*（3+e^(-4))北有云溪2023-06-13 07:20:222
谁随机变量x服从均值为1/2的指数分布，其概率密度函数为
随机变量x服从参数为=1的指数分布，求变量y=x∧2的概率密度函数 答：y=x^2, x=√y f(x) = (e^(-x))u(x). u(x) 是阶跃函数。 f(y) = f(x)/|g"(x)| = {e^(-√y)/|(2√y)}|u(y)
阿啵呲嘚2023-06-13 07:20:171
x服从指数分布,x2服从什么分布
如果x服从标准正态分布，x^2服从自由度为1的卡方分布。若n个相互独立的随机变量ξu2081，ξu2082，...,ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1，ξ2，…，ξn的一次取值，将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行标准化得(i=1,…,n)，显然每个都是服从标准正态分布的。
NerveM
2023-06-10 08:56:562
设随机变量X与Y独立，X~B(1,0.5),Y服从参数λ=2的指数分布，则D(X+Y)=___?
拌三丝2023-06-10 08:09:201