指数分布的期望和方差证明
答：1、首先知道EX=1/a DX=1/a^2 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 3、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)==...
答：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^(-...
答：1、期望值：方差：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。2、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...
答：对于指数分布X~EXP(λ)，其数学期望（也称均值）为我们关注的关键指标。简单来说，λ即为平均寿命，它揭示了随机变量X的平均取值。例如，计算λ=λ的指数分布X的期望值时，我们有：E(X) = 1/λ 而方差，则是衡量随机变量离散程度的重要参数，指数分布X~EXP(λ)的方差为:Var(X) = E((X - E...
答：指数分布的期望和方差：期望：对于参数为λ的指数分布，其期望是1/λ。方差：同样的参数λ下，指数分布的方差是1/λ²。接下来详细解释这两个参数的计算过程及意义：指数分布的期望计算是基于其概率密度函数的。在连续型随机变量中，指数分布的概率密度函数为 f = λe^，其中λ是分布的参数。通...
答：指数分布的期望为1/λ。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。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。
答：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...
答：期望：对于参数为λ的指数分布，其期望是1/λ。也就是说，E = 1/λ。指数分布的期望表示随机变量取值的平均或中心趋势。方差：指数分布的方差是描述随机变量与其均值之间离散程度的度量。对于参数为λ的指数分布，其方差是1/λ²。也就是说，Var = 1/λ²。这意味着当λ值较大时，分布...
答：指数分布的期望是1/λ，方差是1/λ^2。指数分布是一种连续概率分布，通常用于描述事件发生的时间间隔，例如放射性衰变、电话呼叫到达时间间隔等。在指数分布中，参数λ表示单位时间内事件发生的平均次数，也称为事件的发生率。对于指数分布，其概率密度函数为f(x) = λe^(-&...
答：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^(...
网友评论：
冯超19143935490：
指数分布 期望 方差是怎么证明的 -
54649任炕
：[答案] 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...
冯超19143935490：
指数分布期望与方差的证明请帮我计算一下指数分布的期望和方差公式是怎么算出来的? -
54649任炕
：[答案] 用期望和方差的定义,还有幂级数求和的知识.不好书写.lz找找概论的书,一般都会有.
冯超19143935490：
指数分布 期望 方差是怎么证明的 -
54649任炕
： 指数分布 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.
冯超19143935490：
如何推导指数分布的期望?为什么是 E(X)=1/λ 最好还能告诉我如何推导它的方差? -
54649任炕
：[答案] f(x)=λe^(-λx) E(X),对xf(x)积分,从0到正无穷. 积出的结果就是1/λ. 方差,对x^2f(x)积分.
冯超19143935490：
指数分布的期望和方差
54649任炕
： 指数分布的期望和方差公式是E(X)=1/λ,D(X)=1/λ.在做题过程中注意以谁为参数,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.方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度.统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数.
冯超19143935490：
设随机变量服从参数为入的指数分布,期望和方差怎么求? -
54649任炕
： 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(...
冯超19143935490：
统计学中常见的分布的数学期望和方差如题 谢谢了 -
54649任炕
： 1.X~N(a,b)正态分布,则E(X)=a,D(X)=b.2,X~U(a,b)均匀分布,则E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)^2/12.3.X~B(n,p)二项分布,则E(X)=np,D(X)=np(1-p).4.X服从参数为λ的指数分布,则E(X)=1/λ,D(X)=1/λ^2.5.X服从参数为λ的泊松分布,则E(X)=D(X)=λ.6.X服从参数为p的0-1分布,则E(X)=p,D(X)=p(1-p).7.X服从参数为p的几何分布,则E(X)=1/p,D(X)=(1-p)/p^2
冯超19143935490：
指数分布的方差是什么? -
54649任炕
： 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!!!!
冯超19143935490：
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 -
54649任炕
： E(x+y)=Ex+Ey=1/5+3/5=0.8 D(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
