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指数分布的方差(均匀分布的期望和方差)

本篇文章给大家谈谈指数分布的方差,以及均匀分布的期望和方差对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

指数分布的期望和方差

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。

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。如果平均每个小时接到2次电话(λ=2),那么预期等待每一次电话的时间是0.5个小时。

扩展资料

(1)随机变量X的取值范围是从0到正无穷;

(2)密度函数极大值在x=0处,即f(x)=λ;

(3)密度函数曲线随着x的增大,迅速递减;λ越大,密度函数曲线在零点附近越高,下降越急速;

(4)λ越大,分布函数曲线在零点附近越高,上升越急速,更早达到天花板(即p=1);熟记,指数分布的期望值和方差为µ=1/λ,σ2=1/λ2。

参考资料来源:百度百科-指数分布

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。

参考资料来源:百度百科-概率

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,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。

指数分布的方差是什么?

简单计算一下即可,答案如图所示

关于指数分布的方差和均匀分布的期望和方差的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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