指数分布概型例题大题 某种型号灯泡服从指数分布 求概率 急

概率论题目求解答！关于指数分布！ 解析如下：设打电话的时间为X，打电话时间超过6min的次数为Y，则X服从E（1）p=P（X＞6）=在（6，﹢无穷）区间上对e^(-x)积分=e^(-6)Y服从B（808，p）用泊松近似λ=808p=808*e^(-6)=2P（Y≥3）=1-e^(-2)-2e^(-2)=1/2希望可以帮到你！如对回答满意，望采纳。如不明白，可以追问。祝学习进步，更上一层楼！O(∩_∩)O~考研数学概率论部分看谁的的比较好 目前，大部分同学开始了概率论和数理统计的复习，本文主要想对同学们近期的复习做一个简单的指导。概率论与数理统计初步主要考查考生对研究随机现象规律性的基本概念、基本。指数分布概率题 一道关于指数分布的题，概率学好的麻烦进来帮帮忙 a)依赖性不是很恰当，应解释为可靠性按照以往解题经验，我理解为“灯泡寿命>；10.5周的概率为0.9”（电气设备常用指数分布评估其可靠性，因此本题采用的分布是合理的）服从指数分布X~E(λ)F(t)=P{T≤t}=1-e^(-λ*t)—(t>；0)P{T≥10.5}=1-F(10.5)=1-(1-e^(-λ*10.5))=0.9e^(-10.5λ)=0.910.5λ=ln0.9=-0.10536λ=0.01P{T≥10}=1-F(10)=1-(1-e^(-0.01*10))=0.904837b)第二题你的翻译有错：at 20 week intervals不是说超过20就不换了应解释为：每隔20周换一次所以第二小问Explain why.是要考查你对的指数函数无记忆性的理解或者说，前面的小问的答案不仅适用于第一周，也适用于所有周期具体解法如下：对于每个灯泡来说：P(X>；20)=e^(-0.01*20)=0.81873这样：题目可以理解为一个二项分布，具体这样理解在第20周时，检查所有灯泡，统计坏的数量：1）一百只灯泡进行100重伯努利实验2）每只结果只有坏和不坏3）每次不坏概率相同均为0.81873用X表示不坏的个数，则二项分布概率满足：P(X=x)=C(x，100)0.81873^x*(1-0.81873)^(100-x)E(X)=np=100*0.81873=81.873R=100-E(X)=18D=np(1-p)=100*0.81873*(1-0.81873)=14.84Explain why.要证明的就是无记忆性需证明：P(X>；。冶金工业出版社概率统计期末考试重点 哪位考试高手告诉我一下呀！谢谢啦！主要就是考试主要考的章节就行！ 哎，平时要是把课后题都做过了，也不会这样吧。主要是那几种概率分布，0-1分布、泊松分布、二项分布、正态分布、均匀分布、指数分布、抽样分布里的t分布、χ2分布、F分布。它们的期望，方差计算公式等各种性质都要熟记的，以及期望、方差的计算公式。还有就是几个公式定理，如契比雪夫公式、条件概率公式、全概率公式、贝叶斯公式（看不懂公式就找课后题做，看答案是怎么用公式的）、大数定律、中心极限定理等。有一个考的可能性很大的就是等可能概型中的几何概型，那道例题一定看懂，就是用作图方式算概率的那道，最好再找个类似的题练练手。上面这些其实最后都归结于一个函数，概率密度函数，随机变量的分布函数，先搞懂这个再去理解上面的，会很有帮助的。第一章是以前知识的巩固，重点是第二、三、四章，第三章的边缘分布、条件分布也很重要，事件独立性要判断清楚。考试的时候实在不会可以画概率树图，能帮助分析的。一定要会概率密度函数及它的积分。就看你以前基础打得怎么样了。希望能对你有所帮助。关于概率论的问题~求各种分布的常见应用 二项分布 N重伯努力试验（这种试验中，每一次试验只有两种结果，即某事件A要么发生，要么不发生.）中成功的次数 比如抛硬币 正面为成功两点分布 1重伯努力试验中成功的次数 只取0或1泊松分布 单位时间（面积、产品）上某稀有时间发生的次数.指数分布 某一元件（设备、系统）遇到外来冲击时即失效，那么首次冲击到来的时间服从指数分布正态分布 一个变量若是由大量微小的、独立的随机因素叠加的结果，那么这个变量一定为正态变量.均匀分布 向区间（A，B）随机投点，落点坐标X服从均匀分布古典概型是什么？是不是指那几个常用的分布呀？指数分布什么的 1 实验的样本空间只包括有限个元素；2 实验中每个基本事件发生的可能性相同.具有以上两个特点的实验是大量存在的，这种实验叫等可能概型，也叫古典概型3、一个试验是否为古典概型，在于这个试验是否具有古典概型的两个特.某种型号灯泡服从指数分布 求概率 急 先求单个灯泡工作1000小时后仍可使用的概率对于指数分布期望EX=1/λ=5000于是其分布参数λ=1/5000=0.0002概率密度f(x)=λe^(-λx)x>；0分布函数为F(X)=∫λe^(-λx)dx=1-e^(-λx)1000小时后仍可使用的概率1-1000小时内正常使用概率1-F(1000)=1-(1-e^(-λ*1000))=e^(-λ*1000)e^(-0.0002*1000)=e^(-0.2)=0.8187以上所求为1000小时后某个灯泡仍可使用的概率下面求至少有2个可使用的概率每个灯泡各自独立，3个灯泡相当于做了3次贝努利试验，至少2个仍可继续使用等价于还有2个或者3个可以继续使用这是个典型的二项概型p=0.8187 n=3 k=2，3P(X=2)=p2*q=0.81872*0.1813=0.1215P(X=3)=p3=0.81873=0.5487所以至少有2个灯泡可继续使用的概率为P=P(X=2)+P(X=3)=0.1215+0.5487=0.6702