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设随机变量X服从指数分布,若其期望为λ,则X的概率...

若X服从指数分布,则其期望为该指数分布参数的倒数,即若EX=λ,则X~E(1/λ),密度就很容易了:f(x)=1/λe^{-x/λ }, x>=0.

不妨直接利用指数分布的分布函数计算(利用其密度函数容易推得),即 当x≥0时,F(x)=1-e^(-λ*x) 当xs+t|X>t}= P{X>s+t,X>t}/ P{ X>t } = P{X>s+t}/ P{ X>t } = [1- P{X≤s+t}]/[1-P{ X≤t }] = [1-F(s+t)]/ [1-F(t)] = e^[-λ*(s+t)]/ e^(-λ*t) = e^...

∵随机变量X服从参数为λ的指数分布∴X的概率密度为:f(x)=λe?λx,x>00,x≤0且DX=1λ2∴P{X>DX}=P{X>1λ}=1-P{X≤1λ}=1?∫1λ?∞f(x)dx=1?∫1λ0λe?λxdx=1+e?λx|1λ0=1e

你好!答案与参数有关,可以如图借用Γ函数计算比较方便。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!

Ex=∫(0,∞) xe⁻ˣ dx = -∫(0,∞) xde⁻ˣ = -[xe⁻ˣ]|(0,∞) + ∫(0,∞) e⁻ˣdx = -(0-0) - e⁻ˣ|(0,∞) = -(0-1) = 1,即:Ex =1 。 2. 那么:E(3x+2) = 3Ex+2 = 5 。 3. Dx = ∫(0,∞) (x-1)²e...

(1)f(x)=1/θe^(-x/θ) F(x)=∫(1,0)f(x)dθ=1-e^(-x/θ) Fmin(xi)=1-(1-F(x))^n=1-e^(-nx/θ) fmin(x)=n/θe^(-nx/θ) 0

指数分布概率密度函数f(x)=λe(-λx) (x>0) 其分布函数为F(x)=1-e^(-λx) (x>0) F(x)=1-e^(-3x),故F(1/3)=1-e^-1 选C

X服从参数λ 为的指数分布, 则: EX=1/λ, X有分布函数:F(x)=1-e^(-λ x) , x>=0 ; 于是 P(X>EX)= 1- P(X

分布函数: p{Y

你好!计算过程如图,就是求判别式小于0的概率。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!

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