请问瑞利分布,指数分布,高斯分布是怎么定义的
瑞利分布主要用来描述零件,构件承受非稳定循环应力时应力幅的分布规律. _____________________________________________ 指数分布：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...
请问瑞利分布，指数分布，高斯分布是怎么定义的
瑞利分布主要用来描述零件，构件承受非稳定循环应力时应力幅的分布规律。 _____________________________________________ 指数分布：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。 在电子元器件的可靠性研究中，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）的故障间隔时间的失效分布。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。 —————————————————————— 高斯分布即正态分布：是在机械产品和结构工程中，研究应力分布和强度分布时，最常用的一种分布形式。它对于因腐蚀、磨损、疲劳而引起的失效分布特别有用。 在自然现象和社会现象中，大量随机变量都服从或近似正态分布，如材料性能、零件尺寸、化学成分、测量误差、人体高度等。 正态分布的实验频率曲线有以下特征：曲线的纵坐标值为非负值；观测值在平均值附近出现的机会最多，所以曲线存在一个高峰；大小相等、符号相反的偏差发生的频率大致相等，所以曲线有一中心对称轴；曲线两端向左、右延伸逐渐趋近于零，这表明特大正偏差和特大负偏差发生的概率极小，一般很少出现；在对称轴两边曲线上，各有一个拐点，具有这五个特征的曲线，并且要求该曲线下的总面积等于1，即符合理论频率曲线的要求。 正态分布是最基本的分布，在机械可靠性设计中，主要用来描述零件及钢材的静强度失效分布，给定寿命下的疲劳强度的分布或近似分布。如果影响零件某个功能参数的独立因素很多，但又不存在起决定作用的因素时，一般都可采用正态分布来描述。当影响的因素个数n5～6时，分布就渐近于正态分布。当然，正态分布的频率曲线从负无限大到正无限大，但是强度不可能是负值的，从这一点来看，强度不可能真正的正态分布，而可能是截尾正态分布。当变异系数u≤0.30时，正态分布负值区的概率是很小的，可以略而不计，由于正态分布研究得很多，所以机械零件某些功能参数的分布规律，常用正分布。
请问瑞利分布，指数分布，高斯分布是怎么定义的
瑞利分布主要用来描述零件，构件承受非稳定循环应力时应力幅的分布规律。 _____________________________________________ 指数分布：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。 在电子元器件的可靠性研究中，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）的故障间隔时间的失效分布。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。 —————————————————————— 高斯分布即正态分布：是在机械产品和结构工程中，研究应力分布和强度分布时，最常用的一种分布形式。它对于因腐蚀、磨损、疲劳而引起的失效分布特别有用。 在自然现象和社会现象中，大量随机变量都服从或近似正态分布，如材料性能、零件尺寸、化学成分、测量误差、人体高度等。 正态分布的实验频率曲线有以下特征：曲线的纵坐标值为非负值；观测值在平均值附近出现的机会最多，所以曲线存在一个高峰；大小相等、符号相反的偏差发生的频率大致相等，所以曲线有一中心对称轴；曲线两端向左、右延伸逐渐趋近于零，这表明特大正偏差和特大负偏差发生的概率极小，一般很少出现；在对称轴两边曲线上，各有一个拐点，具有这五个特征的曲线，并且要求该曲线下的总面积等于1，即符合理论频率曲线的要求。 正态分布是最基本的分布，在机械可靠性设计中，主要用来描述零件及钢材的静强度失效分布，给定寿命下的疲劳强度的分布或近似分布。如果影响零件某个功能参数的独立因素很多，但又不存在起决定作用的因素时，一般都可采用正态分布来描述。当影响的因素个数n5～6时，分布就渐近于正态分布。当然，正态分布的频率曲线从负无限大到正无限大，但是强度不可能是负值的，从这一点来看，强度不可能真正的正态分布，而可能是截尾正态分布。当变异系数u≤0.30时，正态分布负值区的概率是很小的，可以略而不计，由于正态分布研究得很多，所以机械零件某些功能参数的分布规律，常用正分布。
大学概率论之指数分布。有难度
分布函数：f(x)=0.5exp(-0.5x)第1问：P{X>=2}=（从2到无穷大的积分）f(x)dx=1/e第2问：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)
寻求指数分布的历史介绍，或者相关指数分布的发展史之类的资料
上市少于两年的大型股获纳入恒生指数指引于检讨指数时大型股平均市值排名最少上市时间第五或以上3个月第六至十五6个月第十六至二十12个月第二十一至二十五18个月第二十五以下24个月 其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。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）。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。若随机变量x服从参数为λ的指数分布，则记为 X~ e(λ).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)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。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。指数分布比幂分布趋近0的速度慢很多,所以有一条很长的尾巴。指数分布很多时候被认为是长尾分布。互联网网页链接的出度入度符合指数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。
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。
两个指数分布相加得到什么分布
f(z)=(αβ/(β-α))(exp(-αz)-exp(-βz))
负指数分布与指数分布有没有区别？
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。
问一个数学的问题什么是服从指数分布
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。
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))
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
为什么对于服从指数分布的随机变量函数
1.因为LAMAT的指数分布的数学期望为1/LAMAT,也就是平均值为1/LAMAT. 记住一些特殊分布的期望,方差是有好处的,比如正态分布,平均分布,指数分布,泊松分布等等 2.因为根据题目YOUROU的分布率为P{YOUROU=k}=1/(2^k) k=1,2.,所以 YOUROU=k,为整数,即后面的n,那么sin(YOUROU*PI/2)=sin(nPI/2) 所以只能取-1,0,1 就是说YOUROU是服从离散分布.且YOUROU取1,2,3,4,5,6..时对应的概率是1/1^2,1/2^2...那么YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k. 而可得后面的sin(YOUROU*PI/2)中.因为YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k,所以YOUROU*PI/2只能是kPI,(K+1)PI/2, 而sin(2kPI)=0,sin,(K+1)PI/2=1或者-1 还有不明白的吗?
指数分布的dx
D.λ的平方
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。
【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？
指数分布的方差是什么?
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!
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
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。
指数分布的期望和方差
简单计算一下即可，答案如图所示
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。
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。
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
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
指数分布ex和dx怎么求？
指数分布的ex和dx求：当X，Y无关时，E（XY）=E（X）E（Y），D（X）=E（X^2）-（E（X））^2，此时，E（X（X+Y-2））=E（X^2+XY-2X）=E（X^2）+E（XY）-2E（X）。D（x）指方差，E（x）指期望。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（即均值）之间的偏离程度。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。
指数分布的期望和方差
指数分布是1/λ那个λ那个是泊松分布的
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”。
指数分布的ex和dx求是什么意思？
指数分布的ex和dx求：当X，Y无关时，E（XY）=E（X）E（Y），D（X）=E（X^2）-（E（X））^2，此时，E（X（X+Y-2））=E（X^2+XY-2X）=E（X^2）+E（XY）-2E（X）。D（x）指方差，E（x）指期望。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（即均值）之间的偏离程度。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。
什么叫做指数分布？
简单分析一下，详情如图所示
指数分布公式
指数分布公式是f(x)=入exp(-入x)，在概率理论和统计学中，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。
概率论(指数分布)
指数分布中的λ其实就是数学期望的倒数，也可以理解为均值的倒数。
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
指数分布--matlab
函数exprnd( )功能：生成服从指数分布的随机数语法：R＝exprnd(MU) R＝exprnd(MU，m)R＝exprnd(MU，m，n)说明： R＝exprnd(MU) 生成服从参数为MU的指数分布的随机数。输入MU与输出R的形式相同。 R＝exprnd(MU，m) 生成服从参数为MU的指数分布的随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。 R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。例：生成指数分布随机数。n1＝exprnd(5:10)n1= 4.0076 3.8735 12.3433 16.2809 13.6772 22.4923 n2＝exprnd(5:10，[1 6])n2=9.7799 4.6988 1.6666 10.1534 13.4334 0.9555n3＝exprnd(5,2,3)n3=24.5797 3.0614 5.80082.6489 2.1269 7.3233
指数分布公式
不是一也不是二 应该是f(x)=λe^(-λx) 那个积分上限应该是正无穷大.原函数是F（x）=-e^(-λx) 带入正无穷,等于0 带入1/λ,等于-e^(-1).相减,就是答案了
3.设总体x服从参数为λ的指数分布,其中λ未知,x1,x2,…,xn为来自总体x的样本,
因为X的均值也就是一阶矩就是λ.所以对于λ的矩估计可以利用你的样本得到 也就是X1,X2...Xn的样本均值.
指数分布和泊松分布的区别？
其实没啥联系，硬要说区别的话：指数分布是连续型随机变量的分布泊松分布是离散型随机变量的分布
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
指数分布的样本均值服从什么分布
令原件寿命为x，x服从参数为λ的指数分布。则x的密度函数如下： 由密度函数可知x的期望Ex＝1/λ 方差Dx＝1/(λ^2) 现在已知Ex=100,则λ＝1/100.所以Dx＝10000 Xi是从指数分布整体随机抽样，所以Xi也服从λ＝1/100的指数分布，因此E(Xi)=100,D(Xi)=100...
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
指数分布 期望 方差是怎么证明的
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^2 即证！！ 主要是求积分的问题，证明只要按照连续型随机变量的期望与方差的求法公式就行啦！
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。
指数分布的定积分公式
分布函数 F(x)=∫[-∞,x]f(x)dx 1.x0， F(x)=∫[-∞,x]f(x)dx=∫[-∞,0]f(x)dx+∫[0,x]f(x)dx =0+∫[0,x]λe^(-λx)dx=-∫[0,x]e^(-λx)d(-λx)=-[0,x][e^(-λx)]=1-e^(-λx) 所以F(x)=0 (x≤0) =1-e^(-λx) (x>0) 分段函数的定积分在计算时分开积分上下限即可
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
为什么指数分布的期望为1/指数分布？
1.因为LAMAT的指数分布的数学期望为1/LAMAT,也就是平均值为1/LAMAT. 记住一些特殊分布的期望,方差是有好处的,比如正态分布,平均分布,指数分布,泊松分布等等 2.因为根据题目YOUROU的分布率为P{YOUROU=k}=1/(2^k) k=1,2.,所以 YOUROU=k,为整数,即后面的n,那么sin(YOUROU*PI/2)=sin(nPI/2) 所以只能取-1,0,1 就是说YOUROU是服从离散分布.且YOUROU取1,2,3,4,5,6..时对应的概率是1/1^2,1/2^2...那么YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k. 而可得后面的sin(YOUROU*PI/2)中.因为YOUROU只能取整数1,2,3,4,5..k,所以YOUROU*PI/2只能是kPI,(K+1)PI/2, 而sin(2kPI)=0,sin,(K+1)PI/2=1或者-1 还有不明白的吗?
指数分布的概率密度
概率密度函数：在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（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量的输出值，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~Exponential(λ)。
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
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。
为什么指数分布服从参数为1/2的卡方分布？
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。
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。
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).
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。
指数分布的ex和dx怎么求
指数分布的ex和dx求：当X，Y无关时，E（XY）=E（X）E（Y），D（X）=E（X^2）-（E（X））^2，此时，E（X（X+Y-2））=E（X^2+XY-2X）=E（X^2）+E（XY）-2E（X）。D（x）指方差，E（x）指期望。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（即均值）之间的偏离程度。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。
指数分布的简介
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（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）。 累积分布函数 数学期望和方差期望值：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。方差：
什么是指数分布？
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。
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。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。
什么是指数分布
指数分布的概念如图所示
指数分布的分布函数是什么？
指数分布的分布函数是：F(x) = 1 - e^(-λx)其中，x ≥ 0为随机变量取值，λ为正数，表示指数分布的参数。
指数分布是什么意思
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。
什么是指数分布？
简单分析一下，答案如图所示
数学 指数分布是什么意思？
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。 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~ Exponential（λ）。 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
均值为θ的指数分布什么意思
指数分布X~EXP(θ)1.定义：设随机变量X具有如下形式的密度函数 f(x)=left{egin{array}{c} frac{1}{ heta} e^{-frac{x}{ heta}}, x>0 \ 0, x leq 0 end{array} quad( heta>0) ight.则称X服从参数为θ的指数分布, 记为X~EXP(θ).其分布函数为：F(x)=left{egin{array}{c} 1-e^{-{ heta}{x}}, xge 0 \ 0, x < 0 end{array} quad( heta>0) ight.2.数学期望与方差指数分布X~EXP(λ)的数学期望： λ例题：设X 服从参数为λ (λ>0)的指数分布,求E(X).解：X 的密度函数为 f(x)=left{egin{array}{c} frac{1}{lambda} e^{-frac{x}{lambda}}, x>0 \ 0, x leq 0 end{array} ight.egin{aligned} herefore E(X) &=int_{-infty}^{infty} x f(x) mathrm{d} x \ &=int_{0}^{infty} frac{x}{lambda} mathrm{e}^{-frac{x}{lambda}} mathrm{d} x=lambda cdot int_{0}^{infty} frac{x}{lambda} mathrm{e}^{-frac{x}{lambda}} mathrm{d}left(frac{x}{lambda} ight) \ &=lambda cdot int_{0}^{infty} t mathrm{e}^{-t} mathrm{~d} t \ &=lambda end{aligned}指数分布X~EXP(λ)的方差：λ^23.应用：指数分布通常用来描述生命周期（生物、产品……） .θ的含义 是平均寿命的意思。（越长寿的概率越小）4.性质：无记忆性 ：设X~EXP(θ) ，则对于t, s>0, P{X>t+s | X>s} = P{X>t}x表示一个东西的寿命。一个东西在使用s寿命的情况下，再有t寿命的概率和一开始预测他有t寿命的概率是一样的。或者说：一个东西买回来用了一段时间之后的寿命，和买回来时候的寿命一样长