指数分布的样本均值服从什么分布 样本均值的抽样分布在2113形状上却5261是对称的。随着样本量n的增大4102，不论原来的总体是否服从正态分布1653，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理（central limit theorem）。
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
如果x服从指数分布，那么x平方的期望如何计算
X服从指数分布，平均值为5，为什么函数中参数就是1/5.既是问此密度函数中参数与x的平均值为什么有倒数关系 因为指数分布的期望E(X)为1/λE(X)=∫xλe^(-λx)dx积分区间为0到正无穷，结果就是E(X)=1/λ
