设X与Y是相互独立的随机变量，且X在区间[0,1]上服从均匀分布，Y服从参数为1的指数分布
(1)由已知，f(x)=1, (0<=x<=1)，f(y)=e^(-y), (y>=0)，Z大于0那么F(z)=P(X+Y<z)在坐标轴上画出积分区间即0<=z<1时，x积分区间为(0,z)，y积分区间为(0,z-x)z>=1时，x积分区间为(0,1)，y积分区间为(0,z-x)在以上区间对f(x)*f(y)=e^(-y)积分，有0<=z<1时，F(z)=e^(-z)+z-1z>=1时，F(z)=e^(-z)-e^(1-z)+1求导，有0<=z<1时，f(z)=1-e^(-z)z>=1时，f(z)=e^(1-z)-e^(-z)因此，Z的概率密度函数为f(z)=0，z<0f(z)=1-e^(-z)，0<=z<1f(z)=e^(1-z)-e^(-z)，z>=1时(2)F(z))=P(-2lnX<z)=P(X>e^(-z/2))当z<0时，F(z)=0当z>=0时，对f(x)从e^(-z/2)到1积分，得F(z)=1-e^(-z/2)求导，有f(z)=e^(-z/2)/2因此，Z的概率密度函数为f(z)=0，z<0f(z)=e^(-z/2)/2，z>=0
铁血嘟嘟2023-06-06 08:00:482
设随机变量XY相互独立,且服从以1为参数的指数分布，求Z=Y/X的概率密度。求详细解答，谢谢！
阿啵呲嘚2023-06-06 08:00:462
【大学概率论】设随机变量X与Y互相独立，且均服从参数为1的指数分布，求P(min{X+Y}≤1）。
确定是min(X+Y)而不是min(X,Y)？X+Y已经是令一个一维随机变量了最小值≤1就是X+Y≤1的概率
CarieVinne 2023-06-06 07:58:522
设随机变量X与Y互相独立,且均服从参数为1的指数分布,则P(min{X,Y}≤1）=?
P(max{X,Y}≥1）=1-P{max（X,Y)≤1}=1-p{X≤1,Y≤1}=1-p{X≤1}p{Y≤1}P{max（X,Y)≥1}的对立事件是P{max（X,Y)＜1}设随机变量X与Y相互独立，且均服从参数θ=1的指数分布，求证：函数W=X＋Y与也相互独立。因为X与Y相互独立 所以X与Y的相关系数=0 则根据相关系数定义 Cov(X，Y)=0D（2X-Y）=4D(X)+D(Y)-4Cov(X，Y)D（2X-Y）=4D(X)+D(Y)=12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。扩展资料：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。参考资料来源：百度百科-随机变量
凡尘2023-06-06 07:58:511
设随机变量X与Y相互独立，且都服从参数为1的指数分布，则随机变量Z=Y/X的概率密度为_____？
从分布函数对z求导入手，就能得出这个式子
Chen2023-06-06 07:58:515
概率论 设随机变量X与Y相互独立,且分别服从参数为2和参数为1的指数分布 求p（x
答案是：P（x<y）=2/3具体解法如下：解题思路：求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案。扩展资料指数分布的意义及用途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。
小白2023-06-06 07:58:481
设随机变量x与y相互独立且都服从参数为λ(λ>0)的指数分布，则min(x,y)服从
下图是求最小值分布的一般做法，你把指数分布的分布函数与概率密度代入就可以了。
无尘剑
2023-06-06 07:58:463
设随机变量X与Y互相独立,且均服从参数为1的指数分布,则P(min{X,Y}≤1）=?
P(min{X,Y}≥1）=1-P{min（X,Y)≤1}=1-p{X≤1,Y≤1}=1-p{X≤1}p{Y≤1}P{min（X,Y)≥1}的对立事件是P{max（X,Y)＜1}P分布是二项分布，括号里的(n,p)的意思是实验n次，每次成功的概率为p。扩展资料二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关，而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。一般，设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}，设X=X（e）和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X，Y），叫做二维随机变量或二维随机向量。有一个班（即样本空间）体检指标是身高和体重，从中任取一人（即样本点），一旦取定,都有唯一的身高和体重（即二维平面上的一个点）与之对应，这就构造了一个二维随机变量。由于抽样是随机的,相应的身高和体重也是随机的,所以要研究其对应的分布。
wpBeta2023-06-06 07:58:452
设随机变量x与y相互独立，都服从参数为1的指数分布，求P{X
对参数为 入1，入2的两个指数分布X1,X2P(X1>X2)=入1/(入1+入2)1/(1+1)=1/2X~E(a),Y~E(b)为例P(X>Y)∫(0~)∫(0~y)abe^(-ax-by) dxdy=∫(0~) (1-e^(-ay))be^(-by) dy=(1-e^(-by))+b(e^(-a-b)y)/(a+b) |(0~)=1+0-(0+b/(a+b))=1-b/(a+b)=a/(a+b)同理P(X<Y)=b/(a+b)或曰 1-P(X>Y)=P(X<Y)=b/(a+b)
拌三丝2023-06-06 07:58:411
概率论 设随机变量X与Y相互独立,且分别服从参数为2和参数为1的指数分布 求p（x
如图所示，供参考。
LuckySXyd2023-06-06 07:58:392
正态分布、泊松分布、二项分布、负二项分布、指数分布、幂律分布的生物信息学应用，举例说明
泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点，泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式。双变量分布是单变量分布向多维的推广，其讨论的是两个变量的分布情况。 二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布。Chen2023-06-06 07:58:261
设随机变量x服从参数为1/2的指数分布,证明:Y=1-eˆ(-2x)在区间（0,1）上的均匀分布。
参数为λ的值应为2. X～E(λ)(参数为λ 的指数分布)，且密度函数为f(X)=λ e^(-λ X),X>=0;f(X)=0,X<0.Y=1-eˆ(-2X)在区间(0,1)上单调递增,值域为(1-eˆ(-2*0)，1-eˆ(-2*1))，即(0，1-1/(eˆ2)),当o<y<1-1/(e^2)时,Y=1-eˆ(-2X)在区间（0,1）上的分布函数F(Y)=P(0<Y<y<=1-1/(e^2))=P(0<1-eˆ(-2X)<y<=1-1/(e^2))=P(0<X<-[ln(1-y)]/2<=1)=∫ <0,-[ln(1-y)]/2>λ e^(-λ X)dX=-e^(-λ X)|<0,-[ln(1-y)]/2>=1-(1-Y)^(λ/2)=Y=(Y-0)/(1-0)(其中λ=2),Y=1-eˆ(-2X)在区间（0,1）上均匀分布
此后故乡只2023-05-26 08:18:382
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
恰好有一个间断点阿啵呲嘚2023-05-26 08:18:363
设随机变量X服从指数分布,求随机变量Y=min(X,2)的分布函数
可以利用Y与X的关系如图求出分布函数。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
大鱼炖火锅2023-05-26 08:18:362
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
瑞瑞爱吃桃2023-05-26 08:18:352
题目指数分布与威布尔分布有何特点
威布尔分布函数形状参数m的大小，给出各检测时刻失效概率先验信息，得到pi的相互关系作为pi(i?1,2,?,n)的估计，并且试验数据显示此种方法是可行的。关键词：无失效数据；失效概率；Bayes估计中国分类号：O213.2MR(2000)主题分类号：62N05
真颛2023-05-23 19:24:561
什么是指数分布??
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。
可桃可挑2023-05-23 12:57:591
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。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。无尘剑
2023-05-23 12:57:591
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)。
gitcloud2023-05-23 12:57:591
指数分布的概率密度是多少?
概率密度函数:在数学中，连续型随机变里的概率密度函数（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里的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。公式：其中入>0是分布的一个参数,常被称为率参数(rate par ameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[o, oo)。如果一个随机变里X呈指数分布，则可以写作:x~Exponential(入 )。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。真颛2023-05-23 12:57:581
几何分布与指数分布有什么关系？
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
北境漫步2023-05-23 12:57:501
指数分布的应用
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。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。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。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。
Jm-R2023-05-23 12:57:371
指数分布的均值等于期望吗?
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)。瑞瑞爱吃桃2023-05-23 12:57:371
高手们：均值为10的指数分布是什么意思?可不可以举一个例子。
x和2113y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/λ5261=1/2，λ=2然后就可以对联合4102分布p（y<=x）=∫∫f（x，y）dydxx（0，2）。y（0，x）求积分。结果为16531/4*（3+e^(-4))样本均值的抽样分布在形状上却是对称的2113。随着样本量n的增大，不论原来5261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4102分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方差的1/n。扩展资料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。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。参考资料来源：百度百科-指数分布
NerveM
2023-05-23 12:57:371
指数分布相减是什么分布
负指数分布。指数分布相减是负指数分布。指数，或称统计指数，是分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。此后故乡只2023-05-23 12:57:371
指数分布的概率密度是什么？
指数分布的概率密度是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。细胞的分裂是一个很有趣的现象，新细胞产生的速度之快是十分惊人的。例如，某种细胞在分裂时，1个分裂成2个，2个分裂成4个，因此，理想条件下第x次分裂得到新细胞数y与分裂次数x的函数关系式即为：这个函数便是指函数的形式，且自变量为幂指数，我们下面来研究这样的函数。
u投在线2023-05-23 12:57:371
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
九万里风9
2023-05-23 12:57:373
指数分布的无记忆性是什么?
指数分布的无记忆性是马尔科夫链无后效性，也就是取决于你当前的状态。所以在分布中，只有指数分布能满足这一点，因为指数分布的无记忆性，不管你之前在某个状态停留了多少时间，并不影响你是否继续停留或者转移。可以通过积分证明的。如果是连续性的，那么泊松过程就是一种简单的马尔科夫过程，计算方法基本如上，但是矩阵的意义和性质稍有不同。指数分布的应用指数分布应用广泛，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。
韦斯特兰2023-05-23 12:57:371
指数分布函数是什么公式？
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。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。u投在线2023-05-23 12:57:371
指数分布是什么分布
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。韦斯特兰2023-05-23 12:57:371
指数分布的和
f(z)=(αβ/(β-α))(exp(-αz)-exp(-βz)) 分布相加得到的分布还是原来的分布。因为n个均匀分布随机变量相加得到的新的随机变量符合高斯分布，这叫中心极限定理。 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。 扩展资料： 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。 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。 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。
mlhxueli
2023-05-23 12:57:371
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。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。凡尘2023-05-23 12:57:371
指数分布的分布律
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。
meira2023-05-23 12:57:371
指数分布的概率密度是什么?
指数分布的概率密度是指数函数是重要的基本初等函数之一。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）。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。wpBeta2023-05-23 12:57:371
指数分布的期望和方差怎么求?
如下：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）^2。E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λ。E(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^2。DX=E(X^2)-(EX)^2=2/λ^2-(1/λ)^2=1/λ^2。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。真颛2023-05-23 12:57:371
请教：指数分布的期望和方差怎么求？
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)。
北营2023-05-23 12:57:371
什么叫服从均值为a的指数分布
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）dydxx（0，2）y（0，x）求积分结果为1/4*（3+e^(-4))Jm-R2023-05-23 12:57:371
什么是负指数分布？
若连续型随机变量A具有概率密度函数 当x>0时，f(x)=a*e^(-ax) 当x<=0时，f(x)=0 则称A为带参数a(a>0)的指数分布随机变量，记作A~E(a) 因为这个概率密度函数的指数-ax<0,所以通常也会被称为负指数分布。
康康map2023-05-23 12:57:371
指数分布，急求！！！
解：∵X~ Exp(λ)，密度函数为f(x)=λe^(-λx)（x>0），分布函数为F(x)=1-e^(-λx)（x≥0）。 ∴E(x)=1/λ，D(x)=1/λ^2。∴P(x>√[D(x)])=P(x>1/λ)=F(+∞)-F(1/λ)=1-[1-e^(-1)]=1/e。供参考。
陶小凡2023-05-23 12:57:371
概率论里的指数分布是什么意思
陶小凡2023-05-23 12:57:362
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。函数图像特点：(1)由指数函数y=a^x与直线x=1相交于点（1，a)可知：在y轴右侧，图像从下到上相应的底数由小变大。(2)由指数函数y=a^x与直线x=-1相交于点（-1，1/a）可知：在y轴左侧，图像从下到上相应的底数由大变小。(3)指数函数的底数与图像间的关系可概括的记忆为：在y轴右边“底大图高”；在y轴左边“底大图低”。此后故乡只2023-05-23 12:57:361
指数分布的可加性公式
指数分布的可加性公式：f(x)=λe^(-λx)。正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布，属于连续分布。二项分布与泊松分布，则都是离散分布，二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。即np=λ,当n很大时，可以近似相等。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。NerveM
2023-05-23 12:57:361
指数分布的分布函数是什么呢
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。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。
hi投2023-05-23 12:57:361
指数分布的期望和方差有什么关系呢？
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)。此后故乡只2023-05-23 12:57:361
指数分布的期望和方差
简单计算一下即可，答案如图所示
再也不做站长了2023-05-23 12:57:362
泊松分布和指数分布之间有何关系
一、联系伯松分布是单位时间内，独立事件发生次数的概率分布。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。 二、区别1、分类不同分布指数祖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。2、特性不同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时有即，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。分位数参数λ的四分位数函数（Quartile function）是：第一四分位数：中位数：第三四分位数：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。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的期望和方差均为：扩展资料：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。参考资料：百度百科-泊松分布参考资料：百度百科-指数分布
左迁2023-05-23 12:57:361
指数分布和泊松分布的区别是什么？
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
FinCloud2023-05-23 12:57:361
指数分布的dx
D.λ的平方
kikcik2023-05-23 12:57:362
【大学概率统计】指数分布和卡方分布如何转换
能问一下你这个题从哪里找的嘛？gitcloud2023-05-23 12:57:364
均值为2的指数分布是什么意思
以1/θ为参数的指数分布，期望是θ，方差是θ的平方 这是同济大学4版概率论的说法。当然，一般参考书说成：以λ为参数的指数分布，期望是1/λ，方差是（1/λ）的平方凡尘2023-05-23 12:57:361
【大学概率统计】指数分布和卡方分布如何转换
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
豆豆staR2023-05-23 12:57:361
指数分布是几参分布
单参数分布。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。根据相关书籍查询，指数分布是单参数分布。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。豆豆staR2023-05-23 12:57:361
什么是负指数分布、正指数分布、指数分布？他们有什么区别？
若A具有当x>0时，f(x)=a*e^(-ax)当x<=0时，f(x)=0则称A为带参数a(a>0)的，记作A~E(a)因为这个的指数-ax<0,所以通常也会被称为。真颛2023-05-23 12:57:362
指数分布方差是什么？
指数分布方差是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，在排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）也可以用指数分布来近似。因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数，即时间的发生强度，所以其倒数 1/λ（实际上是指数分布期望）可以表示为事件发生之间的间隔，即等待时间。以1/θ为参数的指数分布，期望是θ，方差是θ的平方这是同济大学4版概率论的说法。当然，一般参考书说成：以λ为参数的指数分布，期望是1/λ，方差是（1/λ）的平方，其实是一回事。指数分布方差在现实生活中的应用：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。拌三丝2023-05-23 12:57:361
指数分布的样本矩怎么求？
X服从参数为λ的泊松分布，EX=λ。把EX换成一阶样本矩Xˉ，即得矩估计量为λ^=Xˉ。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。分布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。北境漫步2023-05-23 12:57:361
指数分布函数怎么求？
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。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。大鱼炖火锅2023-05-23 12:57:361
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 − 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。kikcik2023-05-23 12:57:361
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。LuckySXyd2023-05-23 12:57:351
指数分布公式是谁发现的
答：指数分布公式是法国数学家、物理学家傅里叶铁血嘟嘟2023-05-23 12:57:351
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。真颛2023-05-23 12:57:351
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
善士六合2023-05-23 12:57:356
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)。u投在线2023-05-23 12:57:351
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。北营2023-05-23 12:57:351
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-指数分布北境漫步2023-05-23 12:57:351
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。
黑桃花2023-05-23 12:57:351
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。再也不做站长了2023-05-23 12:57:351
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。此后故乡只2023-05-23 12:57:351
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)。小白2023-05-23 12:57:351
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。韦斯特兰2023-05-23 12:57:351
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CarieVinne 2023-05-23 12:57:351
两个指数分布相加得到什么分布
f(z)=(αβ/(β-α))(exp(-αz)-exp(-βz))Chen2023-05-23 12:57:354
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-指数分布拌三丝2023-05-23 12:57:351
指数分布的意义
指数分布是指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)。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）。指数分布的作用 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。 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。无尘剑
2023-05-23 12:57:351
指数分布的分布函数是怎么得到的？
简单计算一下即可，答案如图所示Jm-R2023-05-23 12:57:352
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。大鱼炖火锅2023-05-23 12:57:352
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。无尘剑
2023-05-23 12:57:351
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左迁2023-05-23 12:57:351
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).凡尘2023-05-23 12:57:341
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。九万里风9
2023-05-23 12:57:344
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。九万里风9
2023-05-23 12:57:341