设随机变量X服从参数为2的指数分布，则E等于多少 随机变量X服从参数2的指2113数分布，则期5261望EX等于1/2。期望等于xf(x)dx在X支集上的积分4102（其中的f(x)为随机变量X的概率密度），1653对于服从参数为a的指数分布，概率密度为：当x大于等于0，f(x)=ae^(-ax)，当x小于0，f(x)=0。则对于服从任意参数a的指数分布的随机变量X，EX=（x*ae^(-ax)在0到正无穷之间的积分），即EX=1/a，即题目中参数为2的时候，X的期望EX=1/2。扩展资料随机变量的性质：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的。但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。参考资料：—随机变量
随机变量X服从参数为2的指数分布，随机变量Y服从参数为4的指数分布，求E(2X^2+3Y)=多少？
1.请教Ruminative。。。 1，否。2，否；建议，不要指定某个人回答。因为别人也可能会回答你的问题。你指定了，会阻挡别的朋友回答。而因为时间以及其他因素被指定的人也未必有机会回答你的问题
指数分布 X服从参数为1的指数分布，求Y=aX+b(a>0)的分布函数和密度函数. X 的密度函数是f(x)=e^(-X)；当y
设随机变量服从参数为入的指数分布，期望和方差怎么求？ ^指数分布的参数为5261λ，则指数分布的期望为1/λ；方差为4102（1/λ）^2E(X)=∫x*f(x)dx=∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λE(X^2)=∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^16532*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2*e^(-λx))|(正无穷到0)=2/λ^2DX=E(X^2)-(EX)^2=2/λ^2-(1/λ)^2=1/λ^2扩展资料指数分布的应用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。
数学题，请详解： 1.f(x)=3e^(-3x)，F(x)=∫(0，x)f(x)dx=1-e^(-3x)，F(1/3)=1-1/e2.P(xy=-1)=P(x=1)P(y=-1)+P(x=-1)P(y=1)=2(1/4)(3/4)=3/83.E(z)=3E(x)-E(y)=3*3-2=7E(x^2)=(Ex)^2+(sx)^2=9+4=13，E(y^2)=(Ey)^2+(sy)^2=4+9=13E(z^2)=E(9x^2+y^2-6xy)=9E(x^2)+E(y^2)-6E(xy)=130(sz)^2=E(z^2)-(Ez)^2=130-49=81z-N(7，81)4.P(~a|b)=P(~a*b)/P(b)=P(~a)P(b)/P(b)=P(~a)=1-0.2=0.8
两个指数分布的问题
