指数分布的期望和方差 期望值：方差：指数分布可以2113用来表示独立5261随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机4102场的时间间隔，在1653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：-指数分布
设两个随机变量X 和Y 相互独立， X 服从均值为2 的指数分布，Y 服从均 值为4 的指数分布，问X>Y的概率是多 X 和Y 相互独立->；f(x，y)=f(x)*f(y)=(1/2)e^(-x/2)*(1/4)e^(-y/4)p(X>；Y)=∫f(x，y)dxdy(积分区域为y=0，y=x所围面积)(0->；∞)(1/4)e^(-y/4)dy∫(y->；∞)(1/2)e^(-x/2)dx1/3
X服从均值为1的指数分布是什么意思 λe^(-λ/x)
指数分布的均值和标准偏差一样吗 有算术平均值，几何平均值，平方平均值等 其中以算术平均值最为常见 计算方法为：(A1+A2+…+An)/n 几何平均值的计算方法为：(a1*a2*…*an)^(1/n)值得注意的是，几何平均值是。
求解指数分布标准差
指数分布的均值和标准偏差一样吗 有算术平均值2113，几何平均值，平方平均值等 其中5261以算术平均值最为4102常见 计算方法为：(A1+A2+…1653…+An)/n 几何平均值的计算方法为：(a1*a2*…*an)^(1/n)值得注意的是，几何平均值是相对于正数而言的，也就是说上面的a1，a2，.an必须是正数 各单次测量偏差。
如何证明泊松分布的间隔时间符合指数分布 1 泊松分布的参数参数λ就是均值（其实也可以是方差，一般理解为均值），如果以小时为单位时间，则人数服从参数为24的泊松分布（当然你也可以换算成秒）.以时间序列的观点是{X(t)，t>；0}是参数为24t的泊松过程，2 关于泊松分布和指数分布定理：设{X(t)，t>；0}是参数为λ的泊松过程，则其时间间隔序列{Tn(t)，n>；0}独立同分布，且诸Ti均服从均值为1/λ的指数分布(即exp(λ)).即是说两位旅客到达时刻间隔服从1/λ=1小时/24=150秒的指数分布.
spss数据分析结果，符不符合负指数分布 不会做就不要乱点spss，spss不是这样用的我经常帮别人做这类的数据分析的
