最佳答案: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x0)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
最佳答案: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
最佳答案:因为X服从参数θ的指数分布,所以E(X)=θ,D(X)=θ^2,而且E(X^2)=18,再结合D(X)=E(X^2)-E(X)^2,即可求出θ=3,所以得E(X
最佳答案:应该是可以的,如果必要的的话,就用标准差或方差做参数我遇到过一个题,E(X)
最佳答案:不管是什么分布,期望是mean(x),方差是std(x)
最佳答案:使用函数 expcdfP = EXPCDF(X,MU) returns the cdf of the exponential distribution with
最佳答案: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!
最佳答案:单个原件寿命大于0 p=1-(1-e^(-0.002*30))=e^(-0.002*30)参数是不是多写了一个零?两个原件>30 P=3p^2 (1-p)
最佳答案:由题目可知P{ t t}=λΔt + o(Δt)P{ t t}=[P(Z≤t + Δt)-P(Z≤t )]/[1-P(Z≤t )]=[F(t + Δt)-F
最佳答案:指数分布的D(x)=1/λ²λ=2D(3x)=9D(x)=9/4
最佳答案: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.
最佳答案:设X1,X2,...,Xn是X的简单随机样本.似然函数L(λ)=λe^(-λx1)*...*λe^(-λxn)=λ^n*e^[-λ(x1+...+xn)]对数似
最佳答案:P(λ) E(X)=λ D(X)=λX指数分布 E(X)=1/λ D(X)=1/λ
最佳答案:你的问题解决了吗,没有解决的话追问我一下,我用电脑回答呢
最佳答案: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.
最佳答案:当然有联系呀,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!
最佳答案:应该是指某个事件在一定时间内发生的次数
最佳答案:e(2)=1-exp(-2x),x≥0;0,x
最佳答案:回答:加一常数不改变方差.所以D(X+3) = D(X) =1.