均匀分布的期望和方差 指数分布的方差

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)是描述泊松过程中橘册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 。除了用圆颤宏于分析泊松过程外,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,也洞棚包括正态分布,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(,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,t0时有P(Tt+s|Tt)=P(Ts) 。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 。

均匀分布的期望和方差  指数分布的方差

文章插图
指数分布的方差是什么?
【均匀分布的期望和方差指数分布的方差】简者首世首肢单计算芹历一下即可,答案如图所示
求泊松分布和指数分布的期望和方差公式
泊松念裤晌分布和指数分布的期望和方差公式仔锋:
X~P(λ) E(X)=λ D(X)=λ
X指数分纯唯布 E(X)=1/λ D(X)=1/λ
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,则帆吵指数分布的期望为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

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,它的量度大小态姿侍为μ(A),若以P(A)表示事件A发生的概率,考虑到“均匀分布”性,事件册拿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 。