指数分布的期望和方差 期望2113值：方差：指数分布可以5261用来表示独立随机事件发生的时4102间间隔，比如旅客进机场1653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：-指数分布
常见分布的数学期望和方差 常见的有正态分布，二项分布，指数分布，均匀分布正态分布N~（a，b)EX=a DX=b二项分布B~（n，p)EX=np DX=np(1-p)指数分布λ EX=λ分之一 DX=λ^2分之一均匀分布 在（a，b)之前的范围 EX=2分之a+b DX=(b-a)^2\\12
指数分布f(x)=入e(-入x）(-入x是指数）x＞0 0 其他 证明指数分布的数学期望是1/入
指数分布的数学期望怎么计算？
指数分布的数学期望是什么？ 是1/λ，我查过书了，没错的
指数分布的数学期望积分怎样计算 用洛比达法则啊-[ye^(-xy)]在0到无穷算等于-{y/[e^(xy)]}在0到正无穷算分子分母都趋于无穷大。用洛比达法则分子分母都求导分子=1，分母=无穷大结果就是0
